Телеграм канал «NoML Digest»

Полезные мероприятия (не только NoML) ▫️ 16 сентября (вторник), 17:40 МСК | Олег Фатюхин (Tech Lead, Guardora), Роман Постников (CEO, Upgini), Конфиденциальные вычисления и доверенные среды исполнения: федеративное обучение, регистрация-> (бесплатное участие); ▫️ 18 сентября (четрвег), 16:00 МСК | Альфия Харламова (Data Sapience), Илья Маршаков (Data Sapience), Kolmogorov Online Day: практики MLOps, управление жизненным циклом моделей, управление фабрикой ИИ агентов, регистрация-> (бесплатное участие). P.S.: А в связи и в преддверии этих мероприятий можно вспомнить релевантное из репертуара NoML: ▫️ Все мероприятия про конфиденциальные вычисления и связанные вопросы (GitHub KB); ▫️ Recap про Kolmogorov (NoML Digest).

Про SageMath Есть такая система компьютерной алгебры SageMath или просто Sage. Сейчас это скорее уже даже не CAS-система, а сборка библиотек, фреймворков и их обвязок в единый пакет для научных вычислений с интерфейсом взаимодействия на Python, то есть своего рода опенсорсный аналог Wolfram Mathematica, Maple и местами MATLAB. Если вы учитесь на математематическом факультете, то познакомиться с SageMath — это неплохая возможность изучить Python оставаясь в контексте математики. Ну а если вы занимаетесь DS/ML/AI, то это неплохая возможность изучить/повторить алгебру, теорию чисел (и другие разделы математики с сильными вычислительными аспектами) оставаясь в контексте написания кода на Python. Вот небольшая подборка материалов для самообучения Sage: ▫️ Книга: A. Casamayou, P. Zimmermann et al., Calcul mathématique avec Sage, 2013 (перевод на английский: Computational Mathematics with SageMath, 2018); ▫️ Туториал: Sage Tutorial (версия на русском); ▫️ Курс от создателя Sage Уильяма Cтайна Sage Course 2014 (этот курс конечно сильно устарел, но он очень хорош по структуре и идее обучить начинающих математиков стеку Python, git, Cython), ссылки на сохранившиеся записи лекций; ▫️ В научных вычислениях очень важна высокая производительность, а сам Стайн кстати причастен к созданию Cython, так что еще в этом списке книга по Cython: K.W. Smith, Cython: A Guide for Python Programmers, 2015 Обширная библиотека материалов есть также на странице проекта SageMath: ▫️ Список известных курсов с применением Sage; ▫️ Книги и другие ресурсы. P.S.: Ещё у Cтайна есть учебники по различным разделам теории чисел, в которых изложение теоретического материала часто сопровождается вычислительными примерами на Sage: ▫️ W. Stein, Elementary Number Theory: Primes, Congruences, and Secrets, 2008; ▫️ W. Stein, Algebraic Number Theory, a Computational Approach, 2012; ▫️ W. Stein, Modular Forms: A Computational Approach, 2007; ▫️ K.A. Ribet, W.A. Stein, Lectures on Modular Forms and Hecke Operators, 2017; ▫️ W. Stein, The Birch and Swinnerton-Dyer Conjecture, a Computational Approach, 2007.

Запись семинара Анна Дубенюк (Ozon Tech), Математическое моделирование в складских процессах, или как работают математики в бигтехе. YouTube | Дзен | RuTube (~1 час 20 минут).

Про математику в складских процессах Запись вчерашнего семинара скоро будет, а пока материалы от Анны: ▫️ Статья на Хабре: Математика на складе. Как оптимизировать хаос, 2025 (~8 минут); ▫️ Доклад на Code Fest: Математическое моделирование на складах, или Как математика спасёт мир, 2024 (~40 минут); ▫️ Telegram-канал Анны про прикладную математику: "всё предельно" @everything_is_eventual. P.S.: А еще на следующей неделе будет конференция E-CODE с секцией по ML/DS.

В связи с нестабильной работой Google Meet будем пробовать Яндекс Телемост. Ссылка для подключения сегодня: https://telemost.yandex.ru/j/90461881187823

Про теорию чисел и алгебру в методах оптимизации Кстати, мы последнее время интересуемся приложениями алгебры и теории чисел в оптимизации (евклидовы (рациональные) решётки, производящие функции, базисы Грёбнера и пр.) Парочка книг и ресурсов, где про это можно почитать: ▫️ T. Rothvoss, Integer Optimization and Lattices (lecture notes), 2016; ▫️ A. Schrijver, Theory of Linear and Integer Programming, Wiley, 1998; ▫️ J.A. De Loera, R. Hemmecke, M. Köppe, Algebraic and Geometric Ideas in the Theory of Discrete Optimization, SIAM, 2013. А для тех, кто почти не пересекался с мат. оптимизаций, в качестве отправной точки траектории обучения могу порекомендовать следующее, хорошее и доступное введение: ▫️ J. Matousek, B. Gärtner, Understanding and Using Linear Programming, Springer, 2007; и далее можно либо глубже познакомиться с теорией линейного программирования, либо погрузиться в особенности целочисленной линейной оптимизации: ▫️ D. Bertsimas, J. Tsitsiklis, Introduction to Linear Optimization, Athena Scientific, 1997; ▫️ L. Wolsey, Integer Programming, 2nd ed., Wiley, 2020. Более полный список литературы есть в нашей базе знаний->

Семинар про оптимизацию складов ▫️ 3 сентября (среда), 18:00 МСК ▫️ Прямое подключение (Meet)-> ▫️ Трансляция (YouTube)-> ▫️ Подключение (Яндекс Телемост)-> Выступает: Анна Дубенюк, руководитель группы моделирования и оптимизации складских процессов в Ozon Tech, приглашенный преподаватель ФКН ВШЭ, автор канала @everything_is_eventual Тема: Математическое моделирование в складских процессах, или как работают математики в бигтехе Аннотация Обзорно обсудим, как оптимизационное моделирование помогает решать важные задачи в складских процессах. Поговорим про разные виды задач, инструменты и в целом про создание IT-продуктов и работу математиков в бигтехе.