Воронцов, Константин Вячеславович

Окончил Московский физико-технический институт (МФТИ) по специальности «инженер-математик» (1994) и аспирантуру ВЦ РАН (1997). В 1999 году в ВЦ РАН защитил кандидатскую диссертацию «Локальные базисы в алгебраическом подходе к проблеме распознавания».

В 2010 году в ВЦ РАН защитил докторскую диссертацию «Комбинаторная теория надёжности обучения по прецедентам» (специальность 05.13.17 «теоретические основы информатики»)^[8].

• 1993—1997 — инженер-программист Информационно-консультативного токсикологического центра Минздрава РФ.
• 1997—2001 — эксперт Московской межбанковской валютной биржи.
• с 2001 — заместитель директора по науке в компании «Форексис» (Forecsys).
• с 2001 — научный сотрудник, затем старший научный сотрудник ВЦ РАН. После вхождения ВЦ в состав ФИЦ ИУ РАН в 2015 году — главный научный сотрудник.
• с 2004 — доцент, заместитель заведующего (до 2013), с 2013 — профессор кафедры «Интеллектуальные системы» факультета управления и прикладной математики (ФУПМ) МФТИ.
• с 2007 — доцент, с 15 января 2022 — заведующий кафедрой математических методов прогнозирования факультета ВМК МГУ^[9].
• с 2011 — профессор Высшая школа экономики.
• с 1 октября 2018 — член редакционной коллегии журнала «Программирование».
• с 2021 — заведующий кафедрой «Машинное обучение и цифровая гуманитаристика» МФТИ.
• с 1 июня 2022 — заведующий лабораторией «Машинное обучение и семантический анализ» в Институте искусственного интеллекта МГУ (по совместительству)^[9].

Также является научным руководителем Центра исследования больших данных НИТУ «МИСИС» и преподавателем Школы анализа данных^[10].

Константин Воронцов ведёт активную научно-просветительскую и общественную деятельность. Является одним из создателей и администраторов образовательного ресурса MachineLearning.ru^[11].

Много лет преподаёт в Школе анализа данных «Яндекса». В 2020 году был опубликован полный курс из 22 лекций «Машинное обучение», прочитанный им в ШАД в 2019 году^[12].

Регулярно выступает в качестве эксперта и автора в СМИ. Публиковал статьи на научно-популярном портале «ПостНаука» («Есть ли альтернатива искусственным нейронным сетям?» и «Тематическое моделирование», 2018; «Тесты Бонгарда», 2020), в «Новой газете» («15 тезисов о машинном обучении», 2019), в журнале «Знание — сила» и на портале «Наука Mail.ru»^[13]. Давал интервью для портала «Научная Россия»^[14] и журнала МФТИ «За науку»^[15].

Принимал участие в телепрограммах на канале «Культура» («Игры разума», 2023; «Дом учёных», 2025), в подкастах «Системный Блокъ» (2020) и «Деньги любят техно» (2025). Выступает спикером на публичных форумах, таких как «Территория будущего. Москва 2030» (2025)^[16].

Входит в состав программных комитетов научных конференций, в том числе «Математические методы распознавания образов» (ММРО-2019) и «Костомаровский форум» (2023)^[17].

• Почётное учёное звание профессора РАН (2015).
• Медаль РАН с премией для молодых учёных за победу в конкурсе, посвящённом 275-летию Российской академии наук, за совместную работу с Е. В. Нарыжным «Экспертные и алгебраические методы построения систем искусственного интеллекта» (1999).

• Рудаков К. В., Воронцов К. В. О методах оптимизации и монотонной коррекции в алгебраическом подходе к проблеме распознавания // Доклады РАН. — 1999. — Т. 367, № 3. — С. 314—317.
• Воронцов К. В. Комбинаторный подход к оценке качества обучаемых алгоритмов // Математические вопросы кибернетики. — М.: Физматлит, 2004. — Вып. 13. — С. 5—36.
• Воронцов К. В. Комбинаторные оценки качества обучения по прецедентам // Доклады РАН. — 2004. — Т. 394, № 2. — С. 175—178.
• Воронцов К. В., Каневский Д. Ю. Коэволюционный метод обучения алгоритмических композиций // Таврический вестник информатики и математики. — 2005. — № 2. — С. 51—66.
• Воронцов К. В. Комбинаторная вероятность и точность оценок обобщающей способности // Pattern Recognition and Image Analysis. — 2008.
• Воронцов К. В. Точные оценки вероятности переобучения // Доклады Академии наук. — 2009. — Т. 429, № 1. — С. 15—18^[18].
• Vorontsov K. V. Splitting and similarity phenomena in the sets of classifiers and their effect on the probability of overfitting // Pattern Recognition and Image Analysis. — 2009. — Vol. 19, no. 3. — P. 412—420^[19].
• Воронцов К. В. Комбинаторная теория надёжности обучения по прецедентам. Диссертация на соискание учёной степени доктора физико-математических наук. — М.: ВЦ РАН, 2010.
• Vorontsov K. V. Exact combinatorial bounds on the probability of overfitting for empirical risk minimization // Pattern Recognition and Image Analysis. — 2010. — Vol. 20, no. 3. — P. 269—285^[20].
• Воронцов К. В. Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин). Курс лекций. — 2011^[21].
• Воронцов К. В., Потапенко А. А. Регуляризация, робастность и разреженность вероятностных тематических моделей // Компьютерные исследования и моделирование. — 2012. — Т. 4, № 4. — С. 693—706^[22].
• Воронцов К. В., Еремеев Д. М. Задачи классификации с частичным обучением // Труды МФТИ. — 2013. — Т. 5, № 4. — С. 91—102.
• Воронцов К. В. Аддитивная регуляризация тематических моделей коллекций текстовых документов // Доклады Академии наук. — 2014. — Т. 456, № 3. — С. 268—271^[19].
• Vorontsov K. V., Potapenko A., Plavin A. Additive regularization of topic models for topic selection and sparse factorization // Statistical Learning and Data Sciences. — 2015^[20].
• Vorontsov K. V., Apishev M., Koltsov S., Koltsova O., Nikolenko S. Mining ethnic content online with additively regularized topic models // Computacion y Sistemas. — 2016. — Vol. 20, no. 3. — P. 387—403^[19].
• Vorontsov K. V. et al. Fast and modular regularized topic modelling // 21st Conference of Open Innovations Association (FRUCT). — 2017^[23].
• Vorontsov K. V., Alekseev V. A., Bulatov V. G. Intra-Text Coherence as a Measure of Topic Models Interpretability // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог». — 2018^[24].
• Vorontsov K. V., Ianina A. Regularized Multimodal Hierarchical Topic Model for Document-by-Document Exploratory Search // 25th Conference of Open Innovations Association (FRUCT). — 2019^[20].
• Ирхин И. А., Булатов В. Г., Воронцов К. В. Аддитивная регуляризация тематических моделей с быстрой векторизацией текста // Компьютерные исследования и моделирование. — 2020. — Т. 12, № 6. — С. 1515—1528^[25].
• Ирхин И. А., Воронцов К. В. Сходимость алгоритма аддитивной регуляризации тематических моделей // Труды Института математики и механики УрО РАН. — 2020. — Т. 26, № 3. — С. 56-68^[26].
• Воронцов К. В. Как избежать ошибок восприятия диалогового искусственного интеллекта // СоциоДиггер. — 2023. — Т. 4, вып. 5-6.
• Воронцов К. В. и др. Incremental Topic Modeling for Scientific Trend Topics Extraction // Диалог 2023^[27].
• Воронцов К. В. и др. Применение комбинаторных оценок переобучения при планировании трассерных исследований в нефтегазовых месторождениях // Искусственный интеллект и принятие решений. — 2024^[28].