Ebout Data Science | Дима Савелко

1:13

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

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 🙈
1️⃣ Нахождение пути на графе от вершины А до вершины Б, но размер графа 10^20-10^50 - обычные методы не применимы. Задача близка к прошедшему конкурсу Каггл Санта 2023.
2️⃣ Математически - разложение элемента группы по образующим. Математические пакеты, которые частично могут решать эту задачу - GAP, SAGE.

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.

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤7🔥5🍌3👍2❤‍🔥1

www.tgoop.com/eboutdatascience/133

2.03K viewsJul 16, 2024 at 10:04

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 🙈
1️⃣ Нахождение пути на графе от вершины А до вершины Б, но размер графа 10^20-10^50 - обычные методы не применимы. Задача близка к прошедшему конкурсу Каггл Санта 2023.
2️⃣ Математически - разложение элемента группы по образующим. Математические пакеты, которые частично могут решать эту задачу - GAP, SAGE.

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.