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!


1 comment:

  1. Экспозиция и развязка вашей новеллы - довольно интересны, а вот кульминация больше похожа на реклымный ход :)

    ReplyDelete