Оренбургский государственный университет

Нирян Павел Леонидович

Расписание преподавателя

Преподаваемые дисциплины (за последние три учебных года)

• Анализ данных
• Интеллектуальный анализ данных и визуализация
• Методы интеллектуального анализа данных
• Системы искусственного интеллекта
• Статистический анализ данных
• Технологии машинного обучения

Публикации

1. Болодурина, И. П. Детекция состязательных атак на основе перекрестной проверки для задачи сегментации раковых образований печени [Электронный ресурс] / И. П. Болодурина, П. Л. Нирян, Л. С. Гришина // Научно-технический вестник Поволжья,2023. - № 11. - С. 150-153. . - 4 с. Целью исследования является разработка алгоритма детекции состязательных атак на основе перекрестной проверки на примере задачи сегментации раковых образований печени. В рамках данного исследования были получены две модели для решения задачи сегментации. Также был представлен алгоритм перекрестной проверки с точностью 88%. Также выявлены закономерности при атаке модели алгоритмами "белого" и "черного" ящиков. Данный алгоритм перекрестной проверки можно применять в системах медицинской диагностики для детекции аномалий на изображениях.
   Электронный источник
2. Нирян, П. Л. Идентификация состязательных атак на моделях машинного обучения на основе перекрестной проверки [Электронный ресурс] : выпускная квалификационная работа: направление подготовки 01.03.02 Прикладная математика и информатика / П. Л. Нирян. - Оренбург, 2023. - 42 с.
   Электронный источник
3. Исследование эффективности целевых состязательных атак на модели машинного обучения по табличным данным [Электронный ресурс] / И. П. Болодурина, Д. И. Парфёнов, П. Л. Нирян, Л. С. Гришина, А. Ю. Жигалов // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры : сб. материалов Всерос. науч.-метод. конф., Оренбург, 26-27 янв. 2023 г. / Оренбург. гос. ун-т ; ред. А. В. Пыхтин. - Оренбург : ОГУ,2023. - . - С. 1248-1251. . - 4 с.
   Электронный источник
4. Применение алгоритма нечеткой логики Мамдани для оценки качества моделей искусственного интеллекта на основе имеющихся данных [Электронный ресурс] / С. Т. Дусакаева, М. П. Носарев, И. А. Хохлов, П. Л. Нирян // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование,2023. - № 1 (77). - С. 170-180. . - 11 с. В статье рассмотрена актуальная проблема трудоемкости и высокой стоимости разработки систем или моделей искусственного интеллекта в связи с низким качеством используемых данных. Изучены виды и направления корреляционной связи между различными метриками качества данных и точности работы итоговой модели искусственного интеллекта. Отмечено, что в современном мире наблюдается проникновение искусственного интеллекта практически во все области человеческой деятельности: здравоохранение, агропродовольственная сфера, промышленность, творческие направления. Обоснована актуальность поставленной проблемы и проведен краткий обзор современных исследований, связанных с изучением взаимокорреляции качества данных и точности искусственного интеллекта. Указано, что плохие данные приводят к значительным финансовым потерям, повышают трудоемкость разработки систем или моделей искусственного интеллекта.
   Электронный источник
5. Разработка рекомендательной системы для поиска оптимального месторасположения парка в городской среде [Электронный ресурс] / С. Т. Дусакаева, П. Л. Нирян, М. П. Носарев, И. А. Хохлов // Информационные технологии и математическое моделирование в управлении сложными системами,2023. - № 1 (17). - С. 49-57. . - 9 с. В статье рассмотрена актуальная проблема выбора наиболее оптимального местонахождения и наполняемости парка в городской среде.
   Электронный источник
6. Система поддержки принятия врачебных решений описания снимка оптической когерентной томографии при динамическом наблюдении пациентов с патологией заднего отрезка глаза [Электронный ресурс] : свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ 2023669676 / А. Д. Чупров, И. П. Болодурина, А. О. Лосицкий, А. Ю. Жигалов, Л. С. Гришина, П. Л. Нирян, И. А. Хохлов; правообладатели А. Д. Чупров, И. П. Болодурина, А. О. Лосицкий, А. Ю. Жигалов.- № 2023664812заявл. 11.07.2023опубл. 19.09.2023, 2023. - 1 с.
   Электронный источник
7. Применение алгоритма нечеткой логики Мамдани для отбора игроков в футбольный клуб на предсезонных сборах [Электронный ресурс] / С. Т. Дусакаева, И. А. Хохлов, П. Л. Нирян, М. П. Носарев // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование,2022. - № 1 (76). - С. 228-237. . - 10 с. В статье рассматриваются вопросы отбора игроков в футбольную команду в контексте решения актуальной проблемы подбора профессионального персонала в организации и на предприятия. Актуальность указанной проблемы обусловлена нестабильной политической обстановкой в мире, экономическими реформами и социальной адаптацией дипломированных специалистов
   Электронный источник