fa
Feedback
NoML Digest

NoML Digest

رفتن به کانال در Telegram

База знаний: github.com/noml-community/noml-kb www.youtube.com/@NoML_community dzen.ru/noml Чат: @noml_community Рекламы здесь нет, по всем другим вопросам вопросам - @pvsnurnitsyn

نمایش بیشتر
2 369
مشترکین
-224 ساعت
-27 روز
-430 روز
آرشیو پست ها
Запись семинара Астемир Гонгапшев (Университет "Сириус”), Обзор методов безопасного федеративного обучения. YouTube | Дзен | RuTube (~1 час).

Семинар про FL ▫️ 10 декабря (среда), 18:00 МСК ▫️ Подключение→ Выступает: Астемир Гонгапшев, Университет "Сириус" Тема: Обзор методов безопасного федеративного обучения Аннотация Доклад посвящён актуальным методам обеспечения безопасности в федеративном обучении. В качестве примеров будут рассмотрены гомоморфное шифрование, дифференциальная приватность и другие решения.

Запись семинара Виталий Черненко (Амальгама), Практическое применение комбинаторной оптимизации на примере задачи планирования молочного завода. YouTube | Дзен | RuTube (~1 час 25 минут).

Семинар про оптимизацию в планировании ▫️ 26 ноября (среда), 18:00 МСК ▫️ Подключение→ Выступает: Виталий Черненко, Амальгама Тема: Практическое применение комбинаторной оптимизации на примере задачи планирования молочного завода Аннотация В ходе доклада мы пройдем весь путь решения задачи: — декомпозиция предметной области и исключение лишних сущностей; — сбор данных; — выделение правил построения плана; — построение допустимых планов; — тестирование простых и граничных случаев; — выбор наилучшего плана из тысяч построенных допустимых. Каждый шаг демонстрации будет сопровождаться живым примером в созданном нами приложении на платформе Amalgama Platform.

Запись семинара Алексейс Ложкинс (LA Optimization), RL для оптимизаторов: новый взгляд на старые задачи. YouTube | Дзен | RuTube (~1 час 10 минут).

Семинар про RL для оптимизаторов ▫️ 12 ноября (среда), 18:00 МСК ▫️ Подключение→ Выступает: Алексейс Ложкинс, LA Optimization, эксперт-консультант по математической оптимизации и моделированию Тема: RL для оптимизаторов: новый взгляд на старые задачи Аннотация Традиционные методы исследования операций давно не обновлялись концептуально, несмотря на рост вычислительных возможностей. Способен ли современный ИИ изменить ситуацию? Разберем на примере, как метод обучения с подкреплением позволяет решать простую оптимизационную задачу.

Мероприятия в ноябре Мероприятия в этом месяце, все семинары по средам в 18:00 МСК, онлайн: ▫️ 5 ноября | СПАА* | Григорий Трофимюк (Университет ИТМО), Методы построения кодов, исправляющих ошибки, с помощью программирования в ограничениях; ▫️ 12 ноября | NoML | Алексейс Ложкинс (BIA Technologies), RL для оптимизаторов: новый взгляд на старые задачи; ▫️ 19 ноября | СПАА* | Николай Коломеец (Новосибирский Государственный Университет), Криптографические свойства булевых функций; ▫️ 26 ноября | NoML | Виталий Черненко (Амальгама), Практическое применение комбинаторной оптимизации на примере задачи планирования молочного завода; *СПАА — Современная Прикладная Алгебра и Арифметика, канал: @spaasem. Семинар NoML тоже надо назвать как-нибудь многобуквенно, например: ИОИПР — Исследование Операций и Интеллект Принятия Решений;) Как обычно, обновления, детальные анонсы предстоящих докладов и ссылки для подключения — в канале @noml_digest и чате @noml_community.

Запись семинара Влада Петренко (Университет Сириус), Методы Монте-Карло и квази-Монте-Карло: от случайных чисел к финансовым моделям. YouTube | Дзен | RuTube (~50 минут).

Семинар про методы Монте-Карло ▫️ 29 октября (среда), 18:00 МСК ▫️ Подключение→ Выступает: Влада Петренко, аспирантка Университета «Сириус» Тема: Методы Монте-Карло и квази-Монте-Карло: от случайных чисел к финансовым моделям Аннотация В докладе рассматриваются методы Монте-Карло и квази-Монте-Карло как инструменты численного моделирования. Особое внимание уделяется последовательностям с низким расхождением, понятию дискрепанси, а также их применению в финансовой математике — при оценке опционов и моделировании стохастических процессов.

Запись семинара Алексей Тарасов (Разумное Расписание), Линейное программирование может больше чем кажется. YouTube | Дзен | RuTube (~1 час 10 минут).

Семинар про линейное программирование ▫️ 15 октября (среда), 18:00 МСК ▫️ Подключение→ Выступает: Алексей Тарасов, Разумное Расписание Тема: Линейное программирование может больше чем кажется Аннотация Метод ЛП имеет ограничения по скорости и размеру задач. На примере реальных кейсов я расскажу, что ограничения кажущееся и их на самом деле нет. Как Нео вы сможете уворачиваться от пуль и гнуть ложки, и как доктор Стрэндж сможете планировать сразу мультиреальность.

Запись семинара Алексей Никоноров (GlowByte), Повышение производительности солвера на примере решения одной задачи назначения. YouTube | Дзен | RuTube (~50 минут).

Семинар про оптимизацию оптимизации оптимизаторов ▫️ 1 октября (среда), 18:00 МСК ▫️ Подключение→ Выступают: Алексей Никоноров (GlowByte), Вазген Амбарцумов Тема: Повышение производительности солвера на примере решения одной задачи назначения Аннотация Продолжаем развивать тему оптимизации оптимизаторов, предыдущий доклад: ▫️ Максим Гончаров, Алексей Никоноров, Опыт по ускорению оптимизационных open source солверов на примере решения задачи NBO, 2024. YouTube | Дзен | RuTube (~1 час 45 минут). В этот раз рассмотрим, каким образом тонкая настройка параметров солвера, работа с эвристиками и кастомная реализация алгоритмов позволяют получить ещё большее ускорение производительности относительно того, что даёт MILP-солвер “из коробки”.

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.

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)-> 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.