Hogyan fejlesszünk Python csomagot? Tanulságok egy klaszterező csomag létrehozásából

Az előadás egy Python csomag kifejlesztésének folyamatát mutatja be az első kódsor megírásától kezdve a kész csomag publikálásáig. Milyen lépések vezetnek el a célig, és milyen eszközök segítenek végig az úton? Példaként az IncrementalDBSCAN nevű klaszterező csomag születésének történetét mutatom be. Ez a közismert DBSCAN klaszterező algoritmus inkrementális működésű verziója (Ester et al. 1998), és eddig nem volt nyílt forráskódú implementációja. Az előadásban megosztom, milyen meglepetések és fordulatok értek a munka során.

Fülöp Árpád
Machine Learning Engineer, Rollbar

Több, gépi tanulásra támaszkodó termék fejlesztésében vett részt az IT biztonságtól kezdve az ügyfélszolgálatok támogatásáig, jelenleg egy szoftverhiba-monitorozással foglalkozó startupnál ML mérnök. További érdeklődési területei az NLP és az etikus AI.