пятница, 22 декабря 2017 г.

Открытый курс по Machine Learning

Материалы открытого курса OpenDataScience и Mail.Ru Group по машинному обучению и новый запуск
https://habrahabr.ru/post/344044/

Кому не терпится: новый запуск курса — 5 февраля, регистрация не нужна, но чтоб мы вас запомнили и отдельно пригласили, заполните форму. Курс состоит из серии статей на Хабре (Первичный анализ данных с Pandas — первая из них), дополняющих их лекций на YouTube-канале, воспроизводимых материалов (Jupyter notebooks в github-репозитории курса), домашних заданий, соревнований Kaggle Inclass, тьюториалов и индивидуальных проектов по анализу данных. Главные новости будут в группе ВКонтакте, а жизнь во время курса будет теплиться в Slack OpenDataScience (вступить) в канале #mlcourse_open.

Паттерны в питоне

Отличный каталог паттернов и идиом Питона: https://github.com/faif/python-patterns 

среда, 13 декабря 2017 г.

A Year in Computer Vision

Из группы Data Science Saratov:
"Украл у Бобука ссылку на обширную статью по достижениям в Машинном зрении за год. Там много занятных видео."

MiniZinc

Сегодня хочу рассказать про такой замечательный инструмент как MiniZinc.

Я недавно столкнулся с классической задачей на conatraint programming. Сначала думал начать решать ее с помощью гугловских or-tools, но по ссылкам от них наткнулся на MiniZic. Это декларативный язык + IDE + интерфейсы к десятку солверов.

Сейчас я с ним активно играюсь, и впечатления самые положительные. Тем более, что его разработчики выложили на Courserra два курса по этому инструменту:


Так что, всем кто сталкивается с задачами средней сложности в области дискретной оптимизации я с чистой совестью хочу порекомендовать этот инструмент.

PS: И да, интеграция с питоном у миницинка есть, если что :)