Небольшое дополнение к средней ценовой категории (особенно для владельцев маков на М1, с которыми логитек не оч хорошо дружит) - замена камеры на Insta360 Link. Откровенно одна из лучших покупок последних лет. Цена в официальном али-магазине порядка 25к
Да ладно 3-4 игры. Дофига игр. Обе части red steel, все виртуальные тиры (Dead Space Extraction - моя любовь), Call of Duty с прицеливанием моутом, Okami, Disaster Day of Crisis, обе части Conduit, Epic Mickey, Wii Sports и прочие прочие.
Вот кто конкретно пролюбил - это сони с PS Move, хотя я с огромным удовольствием играл в Killzone 3
Не занудства ради, но близкий результат по увеличению количества людей и кабинок можно получить просто поделив 7500 на 1830. Смысл в подгонке точного количества?
Возможно, вы не заметили. Но мы написали о том, что нужно сделать, чтобы вложения окупались не тогда, когда окупаются. А тогда, когда нужно собственнику. Управление — это и есть умение справляться с такими случаями.
Я заметил казуистику. Ни один собственник не может наняв суперпрограммистов, маркетологов и прочих не сможет сделать аналог, например, того же ВК за неделю даже с неограниченным бюджетом. Нужно понимать что, как и зачем мы делаем. Кого и почему нанимаем.
Не вполне понял, как это связано с тезисом, который вы цитируете. Мы и не утверждали, что сотрудникам нужно мало платить. Это вы уже додумали.
Погуглите "систематическая ошибка выжившего" и перечитайте оба предложения
Всё верно, можно и не получить. И это говорит о навыках управления. Умеет ли человек проектировать найм так, чтобы польза была уже в первые недели работы, или нет.
А может говорить о везении или о чем-то еще. Далеко не все в принципе управляется.
Да, это разные вещи. Но если смотреть на эффективность интеграции навыка внутрь компании или на попытку найти костыли на аутсорсе, первое эффективнее.
Ой не всегда. Зависит от того, например, как часто нужен этот навык и т.д.
Они окупаются только тогда, когда окупаются. Если у сколь угодно сильного специалиста нет возможности применить свои навыки (например, потому что есть какое-то бутылочное горлышко), то он не окупится. Надо думать, что и когда надо делать. Мы наймем офигенного дата-саентиста и у нас все полетит при условии, что в компании тупо нет правильных данных - стандартная неуспешная стратегия
Малому бизнесу ещё важнее нанимать сильных людей
Любому бизнесу надо нанимать подходящих людей. Не сильных. Не классных. А нужных на данном этапе развития с небольшим запасом.
Правильная система найма позволяет находить самых достойных кандидатов
Когда нет денег - нет любви. Почти любая success story о "правильной системе найма" говорит о банальной ошибке выжившего.
Первый результат от сотрудника можно получить спустя 1 неделю
А можно и нет.
Иметь экспертизу внутри всегда надёжнее. Уметь собирать продуктивную команду и управлять ей — ключевые компетенции каждого руководителя
Вот только в реальном мире тот, кто заказывает целевой результат задачи, заинтересован в нём, будет потреблять ЦРЗ, использовать его в своей работе - это 4 разных человека. И последнему обычно ничего не надо.
Перечитайте мой пост и попытайтесь понять что я имею в виду под метапортфелем.
В целом, рассматривать во вроде как серьезной задаче ванильный коэффициент детерминации да еще и на той же выборке на которой фитились -.... мягко говоря сомнительное решение.
а если переобучиться и зафитить каждый из метапортфелей константой- коэффициент детерминации вообще станет равным 1. Но модель от этого не станет хорошей.
Например, если использовать неверную причинно-следственную связь, то значимость будет, но формально это будет манипуляцией.
Пример из головы - потребление мороженого= f(стоимость установки кондиционера). И там и там сезонность (стандартная летняя). Скорее всего в таком случае оценки коэффициентов будут значимо отличаться от 0 (точнее формально- с заданной вероятностью у нас не будет оснований принять нулевую гипотезу- то есть гипотезу о том, что оценка коэффициента равно нулю)
Понятно. Просто имхо применимость MLops к разработке мне в последнее время все больше и больше кажется весьма спорной. А вот к деплою - совсем другой разговор.
По поводу интерактивного режима - и в чем тогда плюс в сравнении с SSH? Кроме дополнительного инструмента?
А что делать, когда модель требуется для онлайн-использования (кмк большинство MLOps имплементаций связаны именно с онлайн-процессами)?
Каковы дополнительные расходы ресурсов? Не получится ли что выигрыш получается только при +- крупных задачах? Тогда как при условно небольших проще 1 раз поднять машину и не тратить на это ресурсы.
Касаемо слова lieutenant.
Может стоит хотя бы иногда пользоваться словарем? www.merriam-webster.com/dictionary/lieutenant
Внезапно 2 возможных произношения.
Особенно смешно это читать от школы английского языка.
Ну или как еще один вариант - купить Nintendo DS Lite и получить и игры DS, и игры GBA, адекватный экран и все остальное.
Отдельно, кстати, очень бы хотелось что-то подобное про top-down съемку.
Небольшое дополнение к средней ценовой категории (особенно для владельцев маков на М1, с которыми логитек не оч хорошо дружит) - замена камеры на Insta360 Link. Откровенно одна из лучших покупок последних лет. Цена в официальном али-магазине порядка 25к
Madworld и я не прошел.
Redsteel субъективно самая крутая именно в терминах качества игр с моушен контролом.
Ну и моушен - штука хорошая, но прицеливание моутом - значительно более крутая имхо
Да ладно 3-4 игры. Дофига игр. Обе части red steel, все виртуальные тиры (Dead Space Extraction - моя любовь), Call of Duty с прицеливанием моутом, Okami, Disaster Day of Crisis, обе части Conduit, Epic Mickey, Wii Sports и прочие прочие.
Вот кто конкретно пролюбил - это сони с PS Move, хотя я с огромным удовольствием играл в Killzone 3
Не занудства ради, но близкий результат по увеличению количества людей и кабинок можно получить просто поделив 7500 на 1830. Смысл в подгонке точного количества?
Я заметил казуистику. Ни один собственник не может наняв суперпрограммистов, маркетологов и прочих не сможет сделать аналог, например, того же ВК за неделю даже с неограниченным бюджетом. Нужно понимать что, как и зачем мы делаем. Кого и почему нанимаем.
Погуглите "систематическая ошибка выжившего" и перечитайте оба предложения
А может говорить о везении или о чем-то еще. Далеко не все в принципе управляется.
Ой не всегда. Зависит от того, например, как часто нужен этот навык и т.д.
Вложения в найм окупаются сразу же
Они окупаются только тогда, когда окупаются. Если у сколь угодно сильного специалиста нет возможности применить свои навыки (например, потому что есть какое-то бутылочное горлышко), то он не окупится. Надо думать, что и когда надо делать. Мы наймем офигенного дата-саентиста и у нас все полетит при условии, что в компании тупо нет правильных данных - стандартная неуспешная стратегия
Малому бизнесу ещё важнее нанимать сильных людей
Любому бизнесу надо нанимать подходящих людей. Не сильных. Не классных. А нужных на данном этапе развития с небольшим запасом.
Правильная система найма позволяет находить самых достойных кандидатов
Когда нет денег - нет любви. Почти любая success story о "правильной системе найма" говорит о банальной ошибке выжившего.
Первый результат от сотрудника можно получить спустя 1 неделю
А можно и нет.
Иметь экспертизу внутри всегда надёжнее. Уметь собирать продуктивную команду и управлять ей — ключевые компетенции каждого руководителя
Надежность и эффективность- разные вещи.
Вот только в реальном мире тот, кто заказывает целевой результат задачи, заинтересован в нём, будет потреблять ЦРЗ, использовать его в своей работе - это 4 разных человека. И последнему обычно ничего не надо.
Перечитайте мой пост и попытайтесь понять что я имею в виду под метапортфелем.
В целом, рассматривать во вроде как серьезной задаче ванильный коэффициент детерминации да еще и на той же выборке на которой фитились -.... мягко говоря сомнительное решение.
а если переобучиться и зафитить каждый из метапортфелей константой- коэффициент детерминации вообще станет равным 1. Но модель от этого не станет хорошей.
Условие Gini(PD)==Gini(Score) избыточно. Калибровочное преобразование сохраняет ранжирование. Если вы не вводите калибровочные веса естественно.
Например, если использовать неверную причинно-следственную связь, то значимость будет, но формально это будет манипуляцией.
Пример из головы - потребление мороженого= f(стоимость установки кондиционера). И там и там сезонность (стандартная летняя). Скорее всего в таком случае оценки коэффициентов будут значимо отличаться от 0 (точнее формально- с заданной вероятностью у нас не будет оснований принять нулевую гипотезу- то есть гипотезу о том, что оценка коэффициента равно нулю)
Понятно. Просто имхо применимость MLops к разработке мне в последнее время все больше и больше кажется весьма спорной. А вот к деплою - совсем другой разговор.
По поводу интерактивного режима - и в чем тогда плюс в сравнении с SSH? Кроме дополнительного инструмента?
Для батчевой обработки данных - возможно.
А что делать, когда модель требуется для онлайн-использования (кмк большинство MLOps имплементаций связаны именно с онлайн-процессами)?
Каковы дополнительные расходы ресурсов? Не получится ли что выигрыш получается только при +- крупных задачах? Тогда как при условно небольших проще 1 раз поднять машину и не тратить на это ресурсы.
платформа- Python?
В какую категорию вносить менеджера, который примерно половину времени пишет код?
Платформа- куда деваться Data Scientist?
Забыли еще линейку КПК от Nokia на Maemo.
Может стоит хотя бы иногда пользоваться словарем?
www.merriam-webster.com/dictionary/lieutenant
Внезапно 2 возможных произношения.
Особенно смешно это читать от школы английского языка.