Algoritamsko razmišljanje i efikasne strukture podataka za skalabilne ML sisteme
VGALPO
Vitalij Goldštajn, Pjotr Mitričev, Aleksej (sem.), Polina
O kursu
Kurs obuhvata klasične algoritme i strukture podataka sa naglaskom na računsku složenost i praktičnu primenljivost u ML infrastrukturi. Studenti izučavaju efikasne implementacije pretrage, sortiranja, stabala i grafova, kao i algoritme za rad sa velikim količinama podataka (protočni algoritmi, locality-sensitive hashing). Veštine algoritamske analize neophodne su za kurseve iz MLOps-a i ML inženjeringa.
Šta ćete naučiti
✓Analizirati vremensku i prostornu složenost algoritama i birati odgovarajuću strukturu podataka
✓Implementirati efikasne indeksne strukture za približnu pretragu u visokodimenzionalnim prostorima
✓Projektovati protočne algoritme za obradu podataka koji ne staju u memoriju
✓Obrazlagati algoritamske odluke sa stanovišta performansi pri skaliranju
Ključne teme
•Asimptotska analiza: O, Ω, Θ; rekurentne relacije