#код
Довольно известный ресурс про эффективное программирование на питоне (по памяти и по скорости) - но в этом канале я ещё на него ни разу не ссылался. Есть отдельная подборка статей по DS: numpy, pandas, polars и т.п.
https://pythonspeed.com/
Довольно известный ресурс про эффективное программирование на питоне (по памяти и по скорости) - но в этом канале я ещё на него ни разу не ссылался. Есть отдельная подборка статей по DS: numpy, pandas, polars и т.п.
https://pythonspeed.com/
#книга
Я всю жизньрисую пишу, но никому не показываю. Это приятное занятие — всем рекомендую. // Курт Воннегут
Никому раньше не давал ссылки (кроме своих студентов), но раз мониторящие мой гитхаб уже давно знают...
Здесь лежат отдельные главы вечно недописанной авторской книги по машинному обучению, уже более 400 страниц. Содержание сильно коррелирует с заметками из блога, но переработано (плюс есть примеры из практики, задачи и т.п.), многих тем в блоге не было: контроль качества, кластеризация и т.п. Почти полностью написан большой (!) раздел "Показатели качества" (аналога я не находил).
Всё будет постоянно перерабатываться и пополняться. ЕБЖ.
В тексте много пасхалочек, например, в последней добавленной главе фраза "В одном из соревнований по машинному обучению качество существенно повышалось при обеспечении гарантии отнесения к каждому классу некоторой доли объектов" раскрывает секрет, который позволял занять минимум 3е место на кэгле.
https://github.com/Dyakonov/MLDM_BOOK
Я всю жизнь
Никому раньше не давал ссылки (кроме своих студентов), но раз мониторящие мой гитхаб уже давно знают...
Здесь лежат отдельные главы вечно недописанной авторской книги по машинному обучению, уже более 400 страниц. Содержание сильно коррелирует с заметками из блога, но переработано (плюс есть примеры из практики, задачи и т.п.), многих тем в блоге не было: контроль качества, кластеризация и т.п. Почти полностью написан большой (!) раздел "Показатели качества" (аналога я не находил).
Всё будет постоянно перерабатываться и пополняться. ЕБЖ.
В тексте много пасхалочек, например, в последней добавленной главе фраза "В одном из соревнований по машинному обучению качество существенно повышалось при обеспечении гарантии отнесения к каждому классу некоторой доли объектов" раскрывает секрет, который позволял занять минимум 3е место на кэгле.
https://github.com/Dyakonov/MLDM_BOOK
#книга
Выложенная в открытый доступ книга
"DevOps for Data Science"
(небольшая, но, возможно, неплохая для подготовки к собесам новичкам - пробежаться по темам и понять, что следует ещё подучить).
https://do4ds.com/
Выложенная в открытый доступ книга
"DevOps for Data Science"
(небольшая, но, возможно, неплохая для подготовки к собесам новичкам - пробежаться по темам и понять, что следует ещё подучить).
https://do4ds.com/
2023_bookWTD_Dyakonov_27.pdf
6.3 MB
#книга
Каждая книга — кража у собственной жизни. // Марина Цветаева
И ещё одна моя книжка... когда-то я придумал игру для студентов "Что здесь изображено?". В последний год довольно много взаимодействовал со школьниками, им она тоже "зашла", как и учителям. Меня спросили, есть ли какой-то сборник заданий по этой игре... пришлось его срочно составить.
Каждая книга — кража у собственной жизни. // Марина Цветаева
И ещё одна моя книжка... когда-то я придумал игру для студентов "Что здесь изображено?". В последний год довольно много взаимодействовал со школьниками, им она тоже "зашла", как и учителям. Меня спросили, есть ли какой-то сборник заданий по этой игре... пришлось его срочно составить.
#поздравление
В Болгарии закончилась первая международная олимпиада по искусственному интеллекту (IOAI). От каждой страны было не более двух команд-участников. От России поехала одна команда, составленная из школьников «Летово», которые готовились на базе Центрального университета. В итоге команда с названием «Летово» и флагом с изображением символики ЦУ завоевала золотые медали на научном этапе (первое место с огромным отрывом от конкурентов), получила серебро в практическом этапе и стала первой по сумме баллов за оба этапа.
Поздравляю победителей:
Анастасия Гайнуллина,
Андрей Грицаев,
Андрей Громыко,
Никита Курлаев.
В Болгарии закончилась первая международная олимпиада по искусственному интеллекту (IOAI). От каждой страны было не более двух команд-участников. От России поехала одна команда, составленная из школьников «Летово», которые готовились на базе Центрального университета. В итоге команда с названием «Летово» и флагом с изображением символики ЦУ завоевала золотые медали на научном этапе (первое место с огромным отрывом от конкурентов), получила серебро в практическом этапе и стала первой по сумме баллов за оба этапа.
Поздравляю победителей:
Анастасия Гайнуллина,
Андрей Грицаев,
Андрей Громыко,
Никита Курлаев.
#история
В комментариях на 2й пост выше был вопрос про подготовку победителей олимпиады ИИ.
Как всё проходило: ребята пришли в ЦУ с просьбой о подготовке. Уже на следующий день подготовку начал "ваш покорный слуга" с сжатого курса по ML/DL + специальные занятия по соревнованиям (это понятные для школьников фрагменты курса ПЗАД). Интересно, что с некоторыми темами попали прям в яблочко (учитывая, что планировалось на финал). Сначала интенсивность была 2 занятия в неделю. А я так стал "главным тренером" (вроде нет такого официального звания) будущих чемпионов...
На научном треке олимпиады планировались 3 задания, под каждое был выделен персональный тренер:
классический ML - Саша Гущин,
CV - Дима Ульянов,
NLP - Таня Гайнцева,
кажется, что тренерский состав уже очень крутой (мне бы такой в 16 лет). Плюс были отдельный занятия, которые проводили Ваня Стельмах (ЦУ), Илья Карчмит (aimasters) и другие. В конце второго месяца подготовки интенсивность возросла до 5 занятий в неделю.
Половина тренеров была из ЦУ, часть вели занятия онлайн из-за границы. Например, я проводил "боевую репетицию" оффлайн (старались имитировать финал) по одному из заданий олимпиады в новом офисе Т-банка. Кроме тренеров была огромная команда (помощь с документами, сопровождение участников и т.п.), упомяну только главного по всему этому Катю Процко, которая после олимпиады вошла в совет по подготовке следующей. Так что "тренировки" это только вершина айсберга подготовки.
Про задания можно почитать здесь. Таня обещала тоже что-то написать, поэтому я писать не буду:)
Из странных моментов... не все мои знакомые откликались на просьбы "поработать со школьниками". Кажется, что упустили интересный опыт и чувство драйва. А всем кто откликнулся - моё отдельное спасибо!
В следующем году планируется что-то более серьёзное, с отбором среди всех школьников по результатам всероссийских олимпиад, подготовку, скорее всего, будет вести ЦУ, главного тренера тоже поменяем.
В комментариях на 2й пост выше был вопрос про подготовку победителей олимпиады ИИ.
Как всё проходило: ребята пришли в ЦУ с просьбой о подготовке. Уже на следующий день подготовку начал "ваш покорный слуга" с сжатого курса по ML/DL + специальные занятия по соревнованиям (это понятные для школьников фрагменты курса ПЗАД). Интересно, что с некоторыми темами попали прям в яблочко (учитывая, что планировалось на финал). Сначала интенсивность была 2 занятия в неделю. А я так стал "главным тренером" (вроде нет такого официального звания) будущих чемпионов...
На научном треке олимпиады планировались 3 задания, под каждое был выделен персональный тренер:
классический ML - Саша Гущин,
CV - Дима Ульянов,
NLP - Таня Гайнцева,
кажется, что тренерский состав уже очень крутой (мне бы такой в 16 лет). Плюс были отдельный занятия, которые проводили Ваня Стельмах (ЦУ), Илья Карчмит (aimasters) и другие. В конце второго месяца подготовки интенсивность возросла до 5 занятий в неделю.
Половина тренеров была из ЦУ, часть вели занятия онлайн из-за границы. Например, я проводил "боевую репетицию" оффлайн (старались имитировать финал) по одному из заданий олимпиады в новом офисе Т-банка. Кроме тренеров была огромная команда (помощь с документами, сопровождение участников и т.п.), упомяну только главного по всему этому Катю Процко, которая после олимпиады вошла в совет по подготовке следующей. Так что "тренировки" это только вершина айсберга подготовки.
Про задания можно почитать здесь. Таня обещала тоже что-то написать, поэтому я писать не буду:)
Из странных моментов... не все мои знакомые откликались на просьбы "поработать со школьниками". Кажется, что упустили интересный опыт и чувство драйва. А всем кто откликнулся - моё отдельное спасибо!
В следующем году планируется что-то более серьёзное, с отбором среди всех школьников по результатам всероссийских олимпиад, подготовку, скорее всего, будет вести ЦУ, главного тренера тоже поменяем.
centraluniversity.ru
Центральный университет
Официальный сайт Центрального университета. Центральный университет — первый в России вуз на основе STEM-модели: Science, Technology, Engineering, Mathematics. Открыт при поддержке Т-Банка и других ведущих компаний.
#поздравление
На платформе Kaggle закончилось соревнование Kaggle AutoML Grand Prix (в рамках международной конференции International Conference on Automated Machine Learning). В соревновании было 5 этапов, на каждом нужно за 24 часа создать хорошую модель. Победила команда из России - сотрудников лаборатории ИИ Сбера:
* Александр Рыжков,
* Дмитрий Симаков,
* Ринчин Дамдинов,
при решении использовали свою разработку - open-source библиотеку LightAutoML (LAMA), которая автоматизирует построение моделей машинного обучения. Поздравляю!
И совсем приятное для меня... т.к. связано с моим воспитанником;)
Александр Рыжков стал 4х-кратным грандмастером Kaggle (в разных номинациях: соревнования, код, дискуссии, датасеты). Всего в мире таких 4xGM 10 человек. Молодец, Саша!
На платформе Kaggle закончилось соревнование Kaggle AutoML Grand Prix (в рамках международной конференции International Conference on Automated Machine Learning). В соревновании было 5 этапов, на каждом нужно за 24 часа создать хорошую модель. Победила команда из России - сотрудников лаборатории ИИ Сбера:
* Александр Рыжков,
* Дмитрий Симаков,
* Ринчин Дамдинов,
при решении использовали свою разработку - open-source библиотеку LightAutoML (LAMA), которая автоматизирует построение моделей машинного обучения. Поздравляю!
И совсем приятное для меня... т.к. связано с моим воспитанником;)
Александр Рыжков стал 4х-кратным грандмастером Kaggle (в разных номинациях: соревнования, код, дискуссии, датасеты). Всего в мире таких 4xGM 10 человек. Молодец, Саша!
#книга
У Сергея Маркова есть замечательный 2-х-томник по ИИ: "Охота на электроовец" (читал всю прошлую неделю). Стоит, правда, предупредить, что это в большей степени исторический обзор, но очень тщательно составленный, автор прям докапывается по мельчайших деталей, кто, когда и что первый придумал. Например, вы узнате:
- Аду Байрон, в честь которой назвали язык программирования, на самом деле звали Августа.
- Кто такой Жаккар (и его тоже звали не Жаккар).
- Как Гёдель нашёл изъян в конституции США.
- Почему в первой программе игры шашки в конце партии играл гимн.
и многое другое.
Доступно бесплатно:
https://markoff.science/#book
У Сергея Маркова есть замечательный 2-х-томник по ИИ: "Охота на электроовец" (читал всю прошлую неделю). Стоит, правда, предупредить, что это в большей степени исторический обзор, но очень тщательно составленный, автор прям докапывается по мельчайших деталей, кто, когда и что первый придумал. Например, вы узнате:
- Аду Байрон, в честь которой назвали язык программирования, на самом деле звали Августа.
- Кто такой Жаккар (и его тоже звали не Жаккар).
- Как Гёдель нашёл изъян в конституции США.
- Почему в первой программе игры шашки в конце партии играл гимн.
и многое другое.
Доступно бесплатно:
https://markoff.science/#book
#книга
Онлайн-учебник по машинному и глубокому обучению от преподавателя ВМК МГУ Виктора Китова
https://deepmachinelearning.ru/
Онлайн-учебник по машинному и глубокому обучению от преподавателя ВМК МГУ Виктора Китова
https://deepmachinelearning.ru/
#книга
Стюарт Ричи «Наукообразная чушь. Разоблачение мошенничества, предвзятости, недобросовестности и хайпа в науке»
Неплохой научпоп про недостоверные и мошеннические исследования, проблему воспроизводимости, p-хакинг и т.п. Много примеров из медицины и психологии.
Цитата:
Порочные стимулы действуют как злой джинн, давая вам именно то, что вы просили, но не обязательно то, чего вы хотели. Поощряйте наращивание числа публикаций, и вы его добьетесь — но будьте готовы к тому, что у ученых останется меньше времени на проверку ошибок, а нарезка статей станет нормой. Поощряйте публикации в журналах с высоким импакт-фактором, и вы их получите — но будьте готовы к тому, что ученые в своих попытках пробиться туда станут прибегать к p-хакингу, публикационному смещению и даже мошенничеству. Поощряйте конкуренцию за гранты, и вы ее добьетесь — но будьте готовы к тому, что ученые начнут без всякой меры раздувать свои результаты и подавать нужным углом в попытке привлечь внимание спонсоров.
Стюарт Ричи «Наукообразная чушь. Разоблачение мошенничества, предвзятости, недобросовестности и хайпа в науке»
Неплохой научпоп про недостоверные и мошеннические исследования, проблему воспроизводимости, p-хакинг и т.п. Много примеров из медицины и психологии.
Цитата:
Порочные стимулы действуют как злой джинн, давая вам именно то, что вы просили, но не обязательно то, чего вы хотели. Поощряйте наращивание числа публикаций, и вы его добьетесь — но будьте готовы к тому, что у ученых останется меньше времени на проверку ошибок, а нарезка статей станет нормой. Поощряйте публикации в журналах с высоким импакт-фактором, и вы их получите — но будьте готовы к тому, что ученые в своих попытках пробиться туда станут прибегать к p-хакингу, публикационному смещению и даже мошенничеству. Поощряйте конкуренцию за гранты, и вы ее добьетесь — но будьте готовы к тому, что ученые начнут без всякой меры раздувать свои результаты и подавать нужным углом в попытке привлечь внимание спонсоров.
#книга
Emil Hvitfeldt "Feature Engineering A-Z"
Открытая книга по предобработке данных и генерации признаков. Пока ещё до конца не дописана, но по деформации признаков, категориальным признакам, пропускам и текстовым признакам информация есть. Примеры кода на R и Python.
https://feaz-book.com/
Emil Hvitfeldt "Feature Engineering A-Z"
Открытая книга по предобработке данных и генерации признаков. Пока ещё до конца не дописана, но по деформации признаков, категориальным признакам, пропускам и текстовым признакам информация есть. Примеры кода на R и Python.
https://feaz-book.com/
#визуализация
Забавная игрушка на "геометрический интеллект": надо как можно точнее определять центры окружностей, середины отрезков и прямые углы. Не так просто, как кажется на первый взгляд. Это упражнение рекомендуют на некоторых курсах дизайна и визуализации.
https://woodgears.ca/eyeball/index.html
Забавная игрушка на "геометрический интеллект": надо как можно точнее определять центры окружностей, середины отрезков и прямые углы. Не так просто, как кажется на первый взгляд. Это упражнение рекомендуют на некоторых курсах дизайна и визуализации.
https://woodgears.ca/eyeball/index.html
#видео
Доклады прошлого года семинара "Математические основы искусственного интеллекта", который проводит Математический институт им. В.А. Стеклова. Выложены записи выступлений Бурнаева, Гасникова, Ветрова, Наумова, Оселедца, Разборова и многих других.
https://www.mathnet.ru/conf2402
П.С. Рисунок взят из доклада Димы Ветрова, когда он объясняет, как попадать в широкие минимумы функций потерь.
Доклады прошлого года семинара "Математические основы искусственного интеллекта", который проводит Математический институт им. В.А. Стеклова. Выложены записи выступлений Бурнаева, Гасникова, Ветрова, Наумова, Оселедца, Разборова и многих других.
https://www.mathnet.ru/conf2402
П.С. Рисунок взят из доклада Димы Ветрова, когда он объясняет, как попадать в широкие минимумы функций потерь.
#книга
Фридман Д. П., Мендхекар А. "The Little Learner. A Straight Line to Deep Learning" (Чудесное машинное обучение)
Недавно на русском вышла книга. Меня заинтересовала манера изложения - она сделана в виде диалога (показан на рисунке). Как будто читатель задаёт вопросы, а автор на них отвечает и так происходит обучение. Подход известен, даже в книгах про ML было что-то подобное (в книге Шлезингера и Главача было обучение в переписке). Примеры кода здесь на Scheme (кажется, что это только увеличивает порог входа). Забавный факт - предисловие написал Питер Норвиг и сделал это "по правилам повествования" (в виде диалога).
Фридман Д. П., Мендхекар А. "The Little Learner. A Straight Line to Deep Learning" (Чудесное машинное обучение)
Недавно на русском вышла книга. Меня заинтересовала манера изложения - она сделана в виде диалога (показан на рисунке). Как будто читатель задаёт вопросы, а автор на них отвечает и так происходит обучение. Подход известен, даже в книгах про ML было что-то подобное (в книге Шлезингера и Главача было обучение в переписке). Примеры кода здесь на Scheme (кажется, что это только увеличивает порог входа). Забавный факт - предисловие написал Питер Норвиг и сделал это "по правилам повествования" (в виде диалога).