Профессор Московского физико-технического института. Заведующий Кафедрой интеллектуальных систем МФТИ. Окончил Уфимский Государственный Авиационный Технический Университет в 1992 году. В 2002 году получил ученую степень кандидата физико-математических наук, работа посвящена методам согласования экспертных оценок. В 2012 году получил ученую степень доктора физико-математических наук, работа посвящена порождению и выбору вероятностных моделей. Автор более двухсот научных работ по машинному обучению и анализу данных. Лауреат премии имени Ильи Сегаловича за вклад в развитие научного сообщества. Под его руководством защищены восемь кандидатских диссертаций.

Профессиональные интересы: машинное обучение, функциональный анализ данных, порождение и выбор вероятностных моделей, байесовское мультмиоделирование, анализ пространственно-временных рядов, анализ биомедицинских сигналов.

Основные публикации

• Grabovoy A.V., Strijov V.V. Bayesian distilling of deep learning models // Automation and Remote Control, 2021, 10(82): 1846–1856. DOI
• Bakhteev O.Y., Strijov V.V. Comprehensive analysis of gradient-based hyperparameter optimization algorithmss // Annals of Operations Research, 2020: 1-15. DOI
• Isachenko R.V., Strijov V.V. Quadratic Programming Optimization with Feature Selection for Non-linear Models // Lobachevskii Journal of Mathematics, 2018, 39(9): 1179-1187. DOI
• Motrenko A.P., Strijov V.V. Multi-way feature selection for ECoG-based brain-computer interface // Expert Systems with Applications, 2018, 114(30): 402-413. DOI
• Kulunchakov A.S., Strijov V.V. Generation of simple structured Information Retrieval functions by genetic algorithm without stagnation // Expert Systems with Applications, 2017, 85: 221-230. DOI
• Aduenko A.A., Motrenko A.P., Strijov V.V. Object selection in credit scoring using covariance matrix of parameters estimations // Annals of Operations Research, 2018, 260(1-2): 3-21. DOI
• Katrutsa A.M., Strijov V.V. Comprehensive study of feature selection methods to solve multicollinearity problem according to evaluation criteria // Expert Systems with Applications, 2017, 76: 1-11. DOI

Преподает: