У специалистов по обработке и анализу данных есть множество средств для создания классификационных моделей. Один из самых популярных и надёжных методов разработки таких моделей заключается в использовании алгоритма «случайный лес» (Random Forest, RF). Для того чтобы попытаться улучшить показатели модели, построенной с использованием алгоритма RF, можно воспользоваться оптимизацией гиперпараметров модели (Hyperparameter Tuning, HT).



Кроме того, распространён подход, в соответствии с которым данные, перед их передачей в модель, обрабатывают с помощью метода главных компонент (Principal Component Analysis, PCA). Но стоит ли вообще этим пользоваться? Разве основная цель алгоритма RF заключается не в том, чтобы помочь аналитику интерпретировать важность признаков?

Безответственная пресса начинает заполнять наше информационное поле новостями о погибших от коронавируса, хотя таких сведений не озвучивает ни лечащий врач, ни ВОЗ. Из-за своей невнимательности журналисты де-факто самостоятельно называют причины смерти. И эта маленькая неточность в формулировке имеет колоссальное значение для общества. Сегодня крайне важно не путать общую смертность людей с подтверждённым коронавирусом и смертность непосредственно от коронавируса.

Все мы видели пугающие цифры среди погибших с положительным тестом на Covid-19. Но высокий процент смертности, который мы наблюдаем — есть иллюзия, ибо в большинстве своём мы смотрим на естественную смертность, которая случилась бы и без заражения, поскольку причиной стало что-то другое. То есть смертность от инфекции как бы умножается на естественную, и мы лицезреем результат этого умножения, хотя нам надо смотреть на частное.

Говоря иносказательно, день смерти для каждого предопределён и множество людей с коронавирусом, ушедших в мир иной, умерли бы в любом случае. Мы не узнаем их количество, но можем посчитать риски, опираясь на теорию вероятностей. Для этого нам надо сопоставить общую смертность со смертностью при наличии инфекции.

В своей предыдущей статье «Коронавирус: как мы себя обманываем» я уже демонстрировал разницу между смертностями на примере демографических данных Италии по одной возрастной группе. А сейчас я хочу поделиться свежим графиком Дэвида Шпигельхальтера, именитого статистика из Университета Кембриджа. В его распоряжении был полный объём данных по Великобритании от Имперского колледжа Лондона.

На волне повышенного внимания к китайскому коронавирусу и выросшего спроса на медицинские маски и другие индивидуальные средства защиты органов дыхания, я решил прояснить для себя вопрос — какие вообще бывают респираторы, как они работают и от чего защищают.

Перевод статьи с сайта самодельщицы Джастин Хопт

Поскольку я получила неимоверное количество запросов от людей, желающих купить дисковый сотовый телефон, у себя на сайте я выложила набор для его сборки, где есть только всё самое «сложное» (напечатанный корпус с кнопками и плата); номеронабиратель и другие детали вам нужно будет искать самостоятельно.

Почему я решила сделать сотовый телефон с дисковым номеронабирателем? В капризном и раздражающем сенсорном мире чрезмерно связанных друг с другом людей, использующих телефоны, которые они не могут ни понять, ни контролировать, мне захотелось сделать что-то полностью моё, личное и очень тактильное, при этом дающее мне повод не отправлять текстовые сообщения.

Суть не в анахронизме. Я хотела показать, что можно получить вполне пригодный для использования сотовый телефон, максимально далеко отошедший от сенсорного экрана, и в некоторых случаях превосходящий его по функциональности. В каких же?

От А0 до B2 за год

Чуть больше года назад я был полностью монолингвом, говорящем только на английском, с нулевыми познаниями во французском языке. А спустя двенадцать месяцев, я с лёгкостью сдал международный экзамен DELF B2. Если вы не знаете, что значит «В2», посмотрите шкалу CEFR.

Более того, все мои успехи — это результат домашнего обучения и практики. Моё обучение было полностью самостоятельным, без каких-либо специальных учебных программ. Это стало возможным только благодаря множеству удивительных ресурсов, доступных в Интернете, многие из которых бесплатны. Немаловажно, такой результат был достигнут потому, что я отдавал предпочтение продуктивному общению, в частности, проводя много времени за разговорами с теми, кто хорошо знает французский.

Стоит отметить, что мой темп обучения был несколько агрессивным, поскольку за последний год я посвятил изучению французского много времени, однако, это всё ещё значительно меньше, чем фултайм обучение.

Не могу сказать, что полностью свободно говорю, но чтобы вы лучше понимали, каких результатов удалось достичь, приведу список того, что больше не вызывает у меня проблем:

• Беседа на французском в течение нескольких часов;
• Понимание различных видов французских СМИ (например, новости и видео на YouTube);
• Чтение статей, написанных для носителей французского языка;
• Построение мыслей на французском;

Конечно, я всё ещё очень далёк от уровня носителя. У меня точно есть слабые места, и я не могу выражаться на французском так же хорошо, как на английском. Тем не менее, я очень даже доволен своим уровнем владения французским и думаю, что многие изучающие язык тоже были бы довольны.

Пока читал про необычные решения от инди-разработчиков, наткнулся на золото. Вот вам статья про игру в текстовом редакторе. Арт, анимация, сюжет — все как положено.

Содержание

1. Первая работа
2. Первый экономический кризис и первая удаленка
3. Год за два
4. Покоряем Москву, не выходя из дома в провинции
5. Второй (валютный) экономический кризис
6. А в это время в России
7. А что сейчас?
8. Выводы/Плюсы/Минусы
9. ЧаВО

Я люблю находить на новостных ресурсах статьи о том, что программисты получают очень много денег. Я сразу пролистываю их до комментариев и с теплом в душе читаю гневные отзывы о том, что программисты ничего не делают и не заслуживают таких денег. Но после прочтения возникает мысль: знают ли они, кто такие программисты? Или они исходят в своих суждениях из неверного знания, даже не подозревая об этом. Например, мало кто знает, почему трава зеленая. Подумайте об этом. Следует ли из ваших объяснений зелености травы именно зеленый цвет?

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи “The Limitations of Machine Learning“ автора Matthew Stewart.

Большинство людей, читающих эту статью, вероятно, знакомы с машинным обучением и соответствующими алгоритмами, используемыми для классификации или прогнозирования результатов на основе данных. Тем не менее, важно понимать, что машинное обучение не является решением всех проблем. Учитывая полезность машинного обучения, может быть трудно согласиться с тем, что иногда это не лучшее решение проблемы.