Самсонов Сергей Владимирович

Заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук и доцент департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, кандидат математических наук. Также преподаёт в Центре организации обучения студентов для топ-специалистов в сфере искусственного интеллекта и работает на базовой кафедре Института проблем передачи информации им. А. А. Харкевича РАН. Бакалавриат по прикладной математике и информатике окончил в МГУ им. М. В. Ломоносова в 2017 году, в Вышке работает с 2018 года; научно-педагогический стаж, по данным университета, — 8 лет. Летом 2018 года стажировался в Samsung AI Center Moscow под руководством Виктора Лемпицкого.

Диссертацию «Неравенства концентрации для функционалов от цепей Маркова и их приложения к снижению дисперсии MCMC алгоритмов» защитил 23 октября 2024 года в диссертационном совете НИУ ВШЭ по математике; научный руководитель — А. А. Наумов, председатель комитета — А. В. Колесников. В работе неравенства Розенталя и Бернштейна перенесены на аддитивные функционалы марковских цепей, а также предложен новый алгоритм снижения дисперсии, опирающийся на дискретные мартингальные разложения. Научные интересы — стохастическая аппроксимация, обучение с подкреплением, сэмплинг, методы Монте-Карло по схеме марковских цепей и многомерная статистика. Руководит диссертационными исследованиями двух аспирантов: Э. Е. Ким («Гауссовская аппроксимация в алгоритмах стохастической оптимизации») и М. А. Хусаинова («Центральные предельные теоремы для алгоритмов стохастической оптимизации и обучения с подкреплением»).

Преподаёт математический аппарат машинного обучения на английском и русском языках. В 2026/2027 учебном году читает дисциплины «Марковские цепи» (Markov Chains) и «Sampling and Generative Modeling» в формате «Маго-лего» на факультете компьютерных наук. Ранее вёл бакалаврские курсы «Случайные процессы и их приложения», «Основы матричных вычислений», «Математическая статистика (углублённый курс)» и «Математический анализ 2 (углублённый курс)», а также магистерские «Additional Topics in Probability Theory», «Mathematical Foundations of Reinforcement Learning» и «Modern Methods of Data Analysis: Stochastic Calculus».

Публикуется на ведущих конференциях по машинному обучению и в математических журналах. Среди работ — «Finite-Time High-Probability Bounds for Polyak–Ruppert Averaged Iterates of Linear Stochastic Approximation» (Mathematics of Operations Research, 2025), «Gaussian Approximation and Multiplier Bootstrap for Polyak-Ruppert Averaged Linear Stochastic Approximation with Applications to TD Learning» (NeurIPS 2024), «Statistical inference for Linear Stochastic Approximation with Markovian Noise» (NeurIPS 2025), «Optimizing Backward Policies in GFlowNets via Trajectory Likelihood Maximization» и «Nonasymptotic Analysis of Stochastic Gradient Descent with the Richardson–Romberg Extrapolation» (обе — ICLR 2025), «Diffusion approximations and control variates for MCMC» («Журнал вычислительной математики и математической физики», 2024) и «UVIP: Model-Free Approach to Evaluate Reinforcement Learning Algorithms» (Journal of Optimization Theory and Applications, 2026). Результаты доводятся до программного кода: он соавтор пяти зарегистрированных программ для ЭВМ, среди них BootstrapTD для построения доверительных интервалов функции ценности в обучении с подкреплением (2025) и gflownet-tlm для обучения обратной политики в GFlowNets (2025).

Лауреат премии «Лидеры ИИ» (2024) и Научной премии Яндекса имени Ильи Сегаловича (2022). Отмечен нагрудным знаком НИУ ВШЭ «Молодой учёный» (декабрь 2024); знак вручили на заседании Учёного совета 26 февраля 2025 года — вместе с ним награду получили ещё двое учёных факультета компьютерных наук. По результатам студенческой оценки получал статус «Лучший преподаватель» в 2020, 2022, 2024 и 2025 годах. Входил в кадровый резерв университета, категория «Новые исследователи» (2020–2021), получал персональную надбавку ректора (2022/2023) и надбавки за публикации, вносящие особый вклад в международную научную репутацию НИУ ВШЭ (2023–2026 и 2024–2027). Отмечен благодарностями ректора (2026), первого проректора (2023) и факультета компьютерных наук (2021).