All streams
Search
Write a publication
Pull to refresh
21
0.2
Петр @ChePeter

Пользователь

Send message
Так происходит потому, что мозг работает, как сложная нейросеть

Так происходит, когда «телега стоит впереди лошади»

Но дело хорошее, ибо «опыт, сын ошибок трудных»
О брокерах NYSE не только видео, но и вся их информация известна, вся полностью и без исключений.
Только вот почему-то никто не может предсказать какую они цену на никель, например, выставят завтра с приемлемой точностью. Или котировки на зерно и т.д.

Более того, невозможно предсказать поведение других программ с помощью какой либо, даже супер пупер мощной программы. Это принципиальное ограничение дискретных, цифровых систем, увы.

Так что туфта это, все эти предсказания.
Или их предсказания тривиальны или «пальцем в небо»
В.Высоцкий.
«Мне вчера дали свободу.
Что я с ней делать буду?»
думаю, что addewyd прав
автор придумал все свои многие сотни постов, конечно, подсмотрев в жизни
Иван молодец! Супер
Это просто
1C lives matters
Основная дилемма между специалистами которые быстро научились писать код,
И программистами, которые быстро освоили предметную область.

Вопрос читателям:
«Кто предпочтительнее
— врач с говнокодом быстропадающим?
— супер пупер гладкий код, ставящий бессмысленный диагноз?»

Вот этот текст не человек сочинял.

Все фразы или бессмысленные или тривиальные.

Вот такое мое мнение и ощущение.

Для решения первой проблемы попробуйте очень простой метод:
Возьмите малое количество картинок точно размеченных. Точная разметка дорога, но картинок мало и это не подорвет бюджет.
Обучите сеть на этих картинках до приемлемого уровня.

Теперь попробуйте оценить новую картинку. Если сеть её распознает приемлемо, значит обучена, если не распознает — значит эта картинка содержит новую, не виданную ранее информацию для сети.
Тогда эту картинку опять дорого и качественно размечайте, опять проверяйте и добавляйте в первоначальный набор, если дорогая разметка не показала брак разметки первоначальной.

Так и получите нормальный датасет
вот тут всё красиво, подробно изложено https://habr.com/ru/post/440120/
( или тут https://7210208.blogspot.com/2019/02/blog-post_10.html )

А вот вторая задача гораздо сложнее и нужно собрать параметры всех ренген аппаратов, возможность чего сомнительна или унифицировать их все.
Другого пути не вижу.
Отличный текст!
Но применение к человеческим сообществам теории вероятностей и матстата обладает очень неожиданным свойством — обычно не учитывают, что люди общаются между собой и подвержены моде.

Поэтому нужно помнить об этом всегда и приведу тут пару цитат из книги «Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учеб. для вузов. — 6-е изд. стер. — М.: Высш. шк., 1999.— 576 c.»

Различные формы закона больших чисел вместе с различными формами центральной предельной теоремы образуют совокупность так называемых предельных теорем теории вероятностей. Предельные теоремы дают возможность не только осуществлять научные прогнозы в области случайных явлений, но и оценивать точность этих прогнозов.

при суммировании достаточно большого числа случайных величин закон распределения суммы неограниченно приближается к нормальному при соблюдении некоторых условий. Эти условия, которые математически можно формулировать различным образом — в более или менее общем виде, — по существу сводятся к требованию, чтобы влияние на сумму отдельных слагаемых было равномерно малым, т. е. чтобы в состав суммы не входили члены, явно преобладающие над совокупностью остальных по своему влиянию на рассеивание суммы.

Применение матстата оправдано в тех задачах, которые соответствуют вышеизложенным условиям.
И, в практических задачах, нужно учитывать, что люди обмениваются мениями и влияние некоторых людей может быть существенным.
По составу требований к вакансиям ( на hh.ru, например ) можно аналитиков разделить на две части.

1. Рисовальщики красивых графиков стандартных матстатовских параметров, например красиво, с рюшечками, отобразить среднюю температуру по больнице. Таких вакансий и спецов большинство.

2. Установить причинно-следственные связи событий реального мира и, например, инвестиционной стоимости компании. Или показать варианты возможной коррекции бизнеса. Это штучный, уникальный, редкий, краснокнижный экземпляр )).

nmcli n off && nmcli n on
Лучше заучить на уровне подсознания ))

Будьте так добры, расскажите поподробнее, поточнее и конкретнее про «овраги», «седловые» точки и прочие локальные минимумы.
Ведь все оптимизаторы суть выпуклые функции и возникает недопонимание.

Может и так, но лучше, на мой взгляд, проследить путь денег от образования прибыли в реальном мире и до своего кармана.
И выкинуть любой свой шаг препятствующий этому.
Но если Вы уговариваете заказчика на компромисс в его бизнесе, то Вы сами и сужаете этот путь денег в свой карман.


Вот собственно мое замечание в этом и состоит — нужно смотреть на задачу реального мира или её часть.

Какая то странная статья и совсем не то, как учили меня.


Всё наше дело — ИТ, имеет смысл не только внутри ИТ, как об этом написано в статье, но и во внешнем мире. И в первую очередь во внешнем мире.


И весь этот ИТ должен придать живому бизнесу новый функционал, о котором эти бизнесмены только мечтают и зачастую и не представляют себе что это такое им нужно.
Если вам поручают создать хорошо известный и понятный функционал — бегите, это лузеры бизнеса, они идут по объедкам чужих прибылей.


А в живом мире все наши матрицы, строки, ООП, оконные функции, классы и пр. пр. не существуют, это наши придумки и наши условности.
И это забота, задача и главный профессинализм наш, как правильно провести эту формализацию из реального мира в наши классы, модули, ИИ и пр.пр.


Например: бизнес должен отреагировать через 1 сек, вот так ему нужно, так у него в голове повернулось победить конкурентов, а ваше облако реагирует за 2 сек.
Так вот, если вы не выбросили облако, то грош вам и вашей системе цена. Она не нужна бизнесу. Даже если вы и уговорили его сотрудников согласиться на 5 сек.


Вот как то так учили — аксиомы предметной области + аксимы логики.


И нет и не было задачи подогнать свои знания под то, как выглядят для себя задачи бизнеса, в котором зачастую нужно много лет учиться, что бы хоть набор терминов понимать.


Когда корректно выбрали формализацию реальности, тогда да, статья самое в точку — классы аудировать и наличие формальной логики в бизнес схемах искать.


Но в основа статьи, на мой взгляд, оставляет вне рассуждений главный и основной смысл нашего дела — решать задачи реального мира.

Сразу вспомнилась классика

«Будь у Севрюгова слава хоть чуть поменьше той всемирной, которую он приобрел своими замечательными полетами над Арктикой, не увидел бы он никогда своей комнаты, засосала бы его центростремительная сила сутяжничества, и до самой своей смерти называл бы он себя не «отважным Севрюговым», не «ледовым героем», а «потерпевшей стороной».»
Какое-то подсознательное чувство, что все HR выбирают сотрудников, как если бы выбирали себе женихов или подруг.
Как в песне
«Что б не пил, не курил, тёще мама говорил» и т.д.

Ну и советы дают соответствующие
Пакет на localhost после этой команды
set skip on lo0
пропускается или обрабатывается дальше?

Сарафанное радио наше всё!
)

Извиняюсь конечно, но можно глянуть косинус между
«Щенок» и «сукин сын»?

Спасибо
В таких статьях про аналитику очень хочется увидеть влияние проведенного анализа на бизнес решения.
Тут за сотню дашбордов, много сотен частных задач! Это громадный тезаурус наверно. И мегаватты вычислений!!!
Но вот самое интересное — система приняла 1 Тб и на одном дашборде поменялся индикатор один с ххх на yyy и есть искушение добавить и обратную связь и выдать сразу управленческое решение — «поменять в тарифе А цену с Х на Y»
Ведь у управленцев не так много и «рычагов» управления — тариф поменять/добавить/убрать, денег добавить IT, вышку переставить и т.п. Выбор то существенно ограничен.

Information

Rating
2,721-st
Date of birth
Registered
Activity

Specialization

Business Analyst, Data Analyst
Lead