Алгоритмические задачи в ML: кейсы из практики Николай Семенов, Тинькофф

Периодически возникает дискуссия о том, нужно ли ML-инженеру уметь решать задачи на алгоритмы. Или для Enterprise-разработки можно ограничиться только знанием фреймворков? Николай разбрал примеры алгоритмических задач, которые встретились при разработке синтеза речи и рассказал о том: — как команде нужно было быстро доработать ресемплер и при чём тут пути на графах и делимость; — как введение цензуры требует решения задач на пересекающиеся отрезки; — в каких ещё неожиданных местах в разработке ML-систем возникают интересные алгоритмы и структуры данных. Будет интересно и разработчикам ML-бэкенда, и тем, кто учит модели и ставит эксперименты. Дайджесты, статьи и анонсы митапов: Блог на Хабре: Наши вакансии: