Затѣйникъ
Стратегия - умение сказать "нет". Сказать "нет" чужим клиентам, чужим сотрудникам, чужим возможностям или даже чужому руководству и чужим инвесторам.
И если говорить это "нет" системно и последовательно, то мы получим фокус или стратегию для бизнеса .
Чтобы это было понятнее, я разбираю, как компания Boeing докатилась до текущих проблем, какие ошибки в выборе клиентов, практик, сотрудников и так далее совершила. И рассказываю о хороших примерах в этом подходе к формированию стратегии.
12 июня 1812 года войска Наполеона перешли Неман. Так началась Отечественная война, в которой Российской империи противостоял очень сильный противник. С огромным опытом, с гениальным полководцем, который ещё не терпел поражений. Долгое наступление, Бородино, сданная врагу Москва, пожар, зима и бегство французов.
Через полгода после начала войны Наполеон с остатками армии убежал из России.
В этой статье мы изучим, почему Великая армия погибла, а её выдающийся полководец - отступил, что для этого предпринимала сторона Российской империи. И какие ошибки совершали обе стороны.
Но не просто так, а сквозь призму того, как нужно управлять изменениями.
Второе начало термодинамики – это один из фундаментальных физических законов, который никогда не нарушается в закрытых системах (по крайней мере, в макромире). Замечательную статью, описывающую современные представления о втором начале термодинамики, написал на Хабре уважаемый @dionisdimetor но в целом второе начало термодинамики сводится к трём аспектам:
1) Энтропия в закрытой системе не может убывать
2) Любую энергию невозможно на 100% преобразовать в работу – часть энергии теряется виде теплоты
3) Тепло не может самопроизвольно перетекать от более холодного тела к более тёплому; иными словами, если вы дотронетесь рукой до горячего чайника, то обожжётесь, а не поднимете температуру чайника, «подогрев» его теплом вашей ладони.
В середине XIX века в индустриальной Англии подробно изучалась связь теплоты и работы, а также передача теплоты в жидкостях и газах. На фоне этих событий в 1860-е годы знаменитый физик Джеймс Клерк Максвелл заинтересовался, существуют ли лазейки, позволяющие обойти второе начало термодинамики, и придумал знаменитый парадокс под названием «демон Максвелла».
А не пора ли нам ещё раз обсудить, что раньше было лучше, а нынче всё не так, всё не то и вообще молодёжь какая-то не та?
Сегодня, правда, мы ограничим тему образованием. Внутри, как и всегда, пространные рассуждения, вольное изложение исторических фактов и никакой конкретики!
На Хабре уже проскакивали упоминания о совместимых или систем-копиях Wolfram Mathematica, но реализованных на других языках, скажем, Mathics. В качестве расширения этой ниши я представляю молодую систему, которая не только воспроизводит многие ключевые функции блокнота Mathematica с нуля, но и расширяет функционал гораздо дальше, чем там, где очертил его границы Стивен Вольфрам, создав эту потрясающую систему более 30-ти лет назад.
Удивительно, но существуют строгие математические методы, которые в буквальном смысле позволяют услышать визуальные геометрические формы и наоборот узреть красоту музыкальных гармоний...
Привет, меня зовут Илья Померанцев, я руководитель ML-направления в Globus IT. Расскажу, как мы разработали нейросеть для оценки тональности новостей для инвестиционной платформы Advisors’ Axiom от Росбанка.
О проекте
Инвестиционная платформа Advisors’ Axiom — это площадка для совместной работы инвесторов сегмента Premium и VIP, инвестиционных консультантов и финансовых экспертов, разработанная ПАО «Росбанк».
Для проекта была разработана нейросеть для прогнозирования котировок акций в зависимости от тональности финансовых новостей. Полученная информация поможет клиентам, инвестиционным консультантам и финансовым экспертам более эффективно инвестировать денежные средства в ценные бумаги компаний. Вот о ее разработке мы и расскажем подробнее.
Задача
Задача сервиса — получение, оценка (классификация) финансово-экономических новостей на основе машинного обучения модели нейронной сети для классификации текстов финансово-экономической направленности по трем видам тональностей.
«Поговорим не про Vim», олдам, сеньорам и тру-си-разработчикам на проверку: пользуетесь ли вы такими сочетаниями VS Code? Если же вы только начинаете программировать, влетаете в айти на реактивном самолете курсов по Питону, или просто не знаете ничего про хоткеи VS Code, возможно вам точно пригодится парочка сочетаний :)
Когда смотришь youtube на Chrome под Windows с Bluetooth наушниками, аудио отстаёт от видео. А когда на Mac - нет. Как так? Давайте разберёмся и обучим виндовую версию синхронизации звука и видео.
Немного анализа, много реверса и готовое решение, которое слегка обманывает - всё под катом.
Вам, вероятно, уже известен метод console.log и несколько других, но на деле их существует более 20 видов. Каждый из них по-своему полезен, и используя их по назначению, вы заметно повысите качество отладки.
Мне всегда хотелось иметь возможность отлаживать bash-scripts так же, как и любой другой код, т.е. по шагам, и bash такую возможность предусмотрел, но о ней не все знают. Несмотря на довольно большой опыт использования Linux, я дошёл до неё только недавно.
Разбирая примеры с использованием Байесовских сетей доверия (БСД), мы показали, как с их помощью формируется или принимается некое решение инвестора. Однако в чистом виде БСД могут быть лишь основой для принятия решений. Инструментом же, созданным специально для этого являются Диаграммы влияния (Influence Diagrams). Так называют разновидность байесовских сетей, в которой, помимо уже знакомых нам узлов неопределенностей (случайных переменных) используют еще два вида узлов:
- узлы решений, которые должны быть приняты;
- узлы полезностей, представляющие возможные значения (ценность, полезность) результатов.
Диаграммы влияния, в отличие от обычных БСД, позволяют определять ожидаемую полезность всех альтернативных решений, а затем выбирать альтернативу с наибольшей ожидаемой полезностью. Программа Netica, которую мы использовали в предыдущих примерах, полностью приспособлена для постройки диаграмм влияния.
О своем трепетном отношении к Байесовским сетям доверия (БСД) я уже написал в предыдущей статье. Там же детально разобрана очень простая модель анализа решений инвестора об исполнении опциона колл на акцию. На этот раз предлагаю углубиться в тему и построить БСД, которая уже может послужить основой более серьезной модели поддержки принятия решений о покупке/продаже акции нефтяной компании.
Заранее отмечу, что я не придумывал этот пример, и даже укажу источник [1]. Однако в источнике, как это часто бывает, упущено множество подробностей, что оставляет осадок неудовлетворенности, а у студентов – просто непонимание, которое приводит к тому, что они перешагивают этот материал, так и не разобравшись в нем до конца. А задача стόит того, хотя бы потому, что в ней умело использованы почти все основные «хитрости» БСД, и если разобрать её «до винтика», то можно уверенно двигаться дальше.
Началась эта история года три назад, когда руководство ВУЗа поставило нас, преподавателей перед выбором: либо мы по команде «Все вдруг!» вступаем в цифровую экономику, либо, пожав друг другу руки, тихо расходимся, кто куда сумеет. Причина – демографическая яма, экономический кризис, успехи конкурентов и т. д.
Ну, что ж, как говорится, цифровая так цифровая! Однако проблема усугублялась тем, что закон не препятствует поступлению филологов, психологов, врачей и еще кого хотите в финансовую магистратуру. В результате в учебной группе частенько оказывается филологов-психологов половина, а то и более. И вот тут, если вы не способны такой аудитории, что называется «между делом», быстро «дочитать» теорию вероятностей хотя бы до теоремы Байеса, то дальше – полный стоп, и никакой цифровизации.
В прошлой статье я писал про свои ML-модели для оценки отдельных компаний, но вопрос формирования итогового портфеля совсем не затрагивал. В этом посте хочу рассказать о том, как я собираю свой личный портфель, а так же поделиться сайтом, на котором реализую весь описанный в статье функционал http://stocks.ml. Дисклеймер: у автора нет экономического образования и все выводы и суждения в статье делаются на основе житейского опыта и здравого смысла.
Всем привет! Хочу поделиться одной моей поделкой, возможно она будет полезна кому-то еще. Решил все-таки сделать статью на Хабре, приложил примеры кода, из которых себе можно собрать такого робота. Кому интересно, добро пожаловать под кат.