tgoop.com/eboutdatascience/133
Last Update:
Математика и ML в Кубике Рубика
Грубо говоря, вам нужно собрать пазл типа Кубик Рубика, но не с помощью программных алгоритмов, а с помощью алгоритмов машинного обучения и математики. Глобальная задача проетка - применить машинное обучение к теории групп
Краткая суть задачи может быть описана несколькими способами
Минимальное требование
Вы знакомы с Питоном, и у вас есть несколько часов свободного времени в неделю. (Альтернативно - можно не знать Питон, но хорошо знать теорию групп - в идеале GAP, SAGE).
Цель проекта
Написание статьи в хорошем журнале, участники - соавторы. Другим бонусом будет являться - приобретение навыков по современным методам нейронных сетей, Reinforcement Learning и т.д.
Почему вы должны принять участие
Это отличная возможность получить уникальный опыт и стать более конкурентно способным на собеседованиях в DS. Написанная статья или готовое решение может стать значительным фактором при отборе кандидатов, так как в отличие от многих кандидатов ваша активность показывает, что вы действительно болеете Data Scientизмом и можете решать нестандартные задачи и писать статьи.
Также это отличная возможность понетворкаться)
Если Вам интересно участие
Напишите @alexander_v_c (Александр Червов, к.ф.-м.н. мехмат МГУ, 25 лет math&DS, Kaggle, Scholar, Linkedin).
Чат для обсуждений: тут .
Вводный доклад тут.
Пояснения по RL части тут.