Wednesday, May 17, 2017

Back to school or Why I have decided to become an ML student

It was a long time ago when I started developing applications and algorithms (the first commercial project was started in 1990). These are mostly back-end, massive data processing, DSP, non-standard structure and behavior data servers development, OLAP, ETL, Reporting etc.
In the beginning of my career, I had an experience in the field of Data Science, Neural networks and Fuzzy Logic Algorithms.
But in the 90s my interest was predominately academic - I did not come across the commercial projects at all.
As a result, I did not go further than reading articles, books and working on my own density-based clustering algorithm development with complexity O(N^3), so everything was postponed for better times.
However everything has started changing recently: in my company at the pre-sale stage there have appeared the projects, where ML/DS (Machine Learning / Data Science) can be implemented.
And the object of my previous admiration, which had been almost forgotten, has revealed itself again.
Unfortunately, nowadays the desire has increased but there is not so much time as in my adolescence, if not to say that there is no time at all.

It occurred to me that in my case "learning with the teacher" is the only appropriate solution as I work as a head of MEAN-stack department, giving lectures of the "Algorithms and Data Structures" course at LITS at the same time and a few lectures in the scope of the "Introduction to Data Science" course.

And when it became clear (to be an ML student rather than to learn by myself), I did not doubt a second - I would study just only here (ML @ LITS), because I know my fellow teachers well and can fully trust them.

What I expect from the course:

  • Tidy up what I knew
  • Add modern methods and approaches
  • Systematize all of this
  • Feel the classes of problems that can be solved (terms, accuracy, how many people and which hardware are needed etc.) and which can not be
  • To get acquainted with modern tools

And many other things in my heart that I have not yet expressed in words ...

But the most important thing is to get the effect ASAP


Tuesday, May 16, 2017

Back to school или Почему я решил стать студентом ML

Разрабатываю программы и алгоритмы я давно (первый коммерческий проект - 1990 год). В основном это бекенд, массированная обработка данных, ЦОС, разработка серверов данных с нестандартной структурой и поведением, OLAP, ETL, Reporting etc.
В далёком прошлом у меня был опыт работы в области Data Mining, нейросетей и алгоритмов нечёткой логики.
Но в 90х интерес был, скорее, академическим - коммерческие проекты мне не попадались. Поэтому дальше книг, статей и разработки своего density-based алгоритма кластеризации со сложностью O(N^3) я не продвинулся и всё отодвинулось в долгий ящик.
Но сейчас всё стало меняться, причём как-то резко: в компании на пресейле стали появляться проекты, в которых можно было бы применить ML/DS (Machine Learning / Data Science).
И некогда забвенная любовь запылала с новой силой.
Но, в отличие от отрочества, желание больше, а времени меньше, чтобы не сказать нет совсем.

И пришло осознание, что в моём случае подходит только "обучение с учителем", так как работаю начальником отдела разработки (MEAN stack), при этом преподаю курс "Алгоритмы и структуры данных" в LITS и несколько лекций в рамках курса "Introduction to Data Science".

И когда пришло это осознание (стать студентом ML, а не подтягиваться самостоятельно), я ни секунды не сомневался - буду учиться только здесь же (ML @ LITS) ибо я хорошо знаю своих коллег-преподавателей и могу полностью им довериться.

Что я ожидаю от курса:


  • привести в порядок что знал
  • добавить современные методы и подходы
  • всё это систематизировать
  • почувствовать классы задач, которые можно решить (сроки, точность, сколько нужно людей и железа и т.д.) и которые нельзя
  • познакомиться с современными инструментами

и много ещё чего в душе, что словами пока не выразил ...

Но самое главное - получить эффект в максимально сжатый срок!