Кандидатуру предлагает инициативная группа: Аржанцев Иван Владимирович, декан факультета компьютерных наук; Соколов Евгений Андреевич, заместитель руководителя департамента больших данных и информационного поиска, академический руководитель образовательных программ "Магистр по наукам о данных", "Прикладная математика и информатика", заведующий научно-учебной лабораторией анализа данных в финансовых технологиях; Лобачева Екатерина Максимовна, старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска ФКН, научный сотрудник лаборатории компании Самсунг; Пак Татьяна Альбертовна, начальник отдела сопровождения учебного процесса в бакалавриате по направлению "Прикладная математика и информатика», менеджер образовательной программы Прикладная математика и информатика, Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета «Прикладной анализ данных», Программная инженерия.

В 2018 году Полина закончила бакалаврскую программу факультета компьютерных наук “Прикладная математика и информатика” с красным дипломом. Во время обучения на факультете успехи Полины были не раз отмечены. Уже на первом курсе она получила стипендию Аниты Борг, учрежденную компанией Google для поддержки женщин, изучающих компьютерные технологии. Стипендия присуждается за академические достижения, лидерские качества и интерес к компьютерным наукам. Два года подряд (2016, 2017) Полина становилась лауреатом стипендии имени Ильи Сегаловича. Данная стипендия предназначена для поддержки увлеченных технологиями и наукой ребят и выдается за выдающиеся успехи в учёбе и научной деятельности.

После второго курса Полина прошла стажировку в Google в команде Piper Team, в Мюнхене. После третьего курса Полина снова вернулась в Google, но уже в другую команду Google Cloud Platform Team в Сиэтле.

Во время учебы Полина три года работала в научной группе Байесовских методов ФКН. Первый проект был связан с масштабируемым ЕМ-алгоритмом, второй с проблемами оптимизации рекуррентных нейронных сетей. А последний проект, который и стал дипломной работой, был про новый способ внесения шума в веса модели в процессе обучения нейронных сетей для регуляризации.

Летом после выпуска Полина прошла исследовательскую стажировку в Федеральной политехнической школе Лозанны (EPFL, Швейцария). Полина работала в лаборатории, которая называется Machine Learning and Optimization. На идейном уровне лаборатория занимается сжатием и ускорением нейронных сетей. Более конкретно, коллеги работают с квантизированными нейронными сетями — сетями, у которых параметры являются числами низкой точности (например, не 32-битные числа, а 4-битные). В проекте Полины такие сети они пробовали обучать методами безградиентной оптимизации — а именно эволюционными алгоритмами. Такие алгоритмы очень хорошо распараллеливаются, что может ускорить обучение модели.

Полина начала учебу в аспирантуре год назад на факультете Operations Research and Information Engineering в Корнелльском университете (США), который входит в Лигу плюща. Полина работает в исследовательской группе профессора Andrew Gordon Wilson (Bayesian Deep Learning). В своей исследовательском работе занимается вероятностным глубинным обучением, Bayesian deep learning (байесовскими нейронными сетями), uncertainty estimation (задачей оценки неопределенности в моделях и их предсказаниях), semi-supervised learning и few-shot learning (обучение с частично размеченными данными и обучением на малом числе примеров). За год учебы опубликовала две статьи на полных конференциях (https://arxiv.org/abs/1907.07504 на конференции Uncertainty in Artificial Intelligence, http://proceedings.mlr.press/v97/yang19d.html на конференции International Conference on Machine Learning) и три статьи на воркшопах конференции ICML («Invertible Convolutional Networks», «Semi-Supervised Learning with Normalizing Flows», третья статья «Subspace Inference for Bayesian Deep Learning» была представлена устным докладом). Летом этого года лаборатория перевелась в New York University, и теперь Полина продолжает учиться в аспирантуре Center for Data Science NYU. В 2019/2020 учебном году получила DeepMind Fellowship. Также получила top reviewer award за ревью на конференции Neural Information Processing Systems 2019. Будучи в Корнелльском университете, преподавала на курсе Data Science for All (аналог Вышкинского майнора по анализу данных).

Полина активно выступает на международных конференциях. Буквально на этой неделе выступала с докладом в Broad Institute of MIT and Harvard.