С начала июля у меня начался курс HardML от Karpov Courses (https://karpov.courses/ml-hard). Курс известен в узких кругах. Он рассчитан на опытных специалистов и покрывает прикладные задачи машинного обучения. Сейчас закончился первый модуль, ранжирование, и время поделиться впечатлениями.

Курс очень бодрый и требует 10-15 часов в неделю. Нужно много кодить, соотношение теории к практике примерно 1 к 4. Вот самое интересное из того, что успели сделать за первые полтора месяца

- Написали практически с нуля поиск на градиентном бустинге, который называется LamdaMART (из готового использовали только алгоритм построение отдельного дерева)
- Написали графовый алгоритм приближенного поиска ближайших соседей
- Обучили нейросетевую модель ранжирования на эмбеддингах, которая имеет адекватную сложность и реально работает
- Написали полноценный бекенд сервис поиска на flask с использованием библиотеки FAISS для отбора кандидатов и нейросеткой из предыдущего пункта для доранжирования

Меня также спрашивали, зачем опытному специалисту курсы. Он ведь и так все знает. На самом деле опытный специалист, даже тимлид, ограничен относительно узким кругом задач, которые он делает на работе. Хорошо разбираться в большом количестве тем невозможно

На этом все. Буду делиться инсайтами по следующим модулям

#hardml