Спасибо за статью! Меня очень вдохновляет, когда Энтузиасты двигают нейронауку ?
Кстати, а как у Вас устроено обучение сети? (немного упустил этот момент.) Когда-то давно увидел на Ютубе как Code Bullet тренирует нейронки с помощью Reinforcement Learning, было бы интересно запилить что-то подобное и посмотреть на "мозг" такой нейронки)
Это (вкладываться в менеджмент) может оказаться неплохой идеей: как в "идеальном" государстве работает система сдержек и противовесов, так и в средне-большой компании существует какой-то баланс между разными ролями (и он иногда оказывается полезен!)
Как обычно, depends. Полагаю, что зависит от размера компании, цены ошибки (для каждого сотрудника; для прибыли компании), возможного выигрыша от нововведения и вероятности сорвать куш. В общем, иногда 9 женщин собираются вместе не для того, чтобы быстрее родить одного ребенка :)
О! я разделяю эту боль. Часто приходится копаться в коде и вопрошать Мироздание: "ну зачем же так сложно?!"
Насколько я понял, кастомность эволюционно полезна для бизнеса: можно вкидывать % от прибыли в какие-то (даже кажующиеся бредовыми) идеи и проверять, выстрелит ли. Если выстреливает — круто, не выстреливает — ну и ладно, закапываешь на заднем дворе и забываешь
И опять же [судя по маркетинговым заявлениям компаний], от цены решения зависит количество возможных "необычных" идей, которые можно попробовать в конкретной компании (со своими вкручивателями, например, можно красить кнопочки в CRM в разные цвета [конечно, не без ML] и с помощью A/B-тестов проверять, насколько от этого повышается конверсия Отдела Продаж)
По этому же принципу работает инвестирование в стартапы — вероятность "взлета" нового проекта где-то 10%, но если взлетит [и реальная бизнес-модель будет похожа на те самые слайды из pitch-презентации], то полученная прибыль окупит 90% проваленных проектов и принесет неплохие бонусы
Часть инвесторов закидывает деньги в менее рисковые активы (например, в облигации, где [условно] кладешь деньги и ждешь), часть — в более рисковые (и в них кастомности больше: можно проголосовать за изменение roadmap'а / свести фаундера со своими знакомыми, но и риска сжечь офис больше)
Пока что у меня эта идея про риски лежит в набросках, но думаю где-то в будущем поискать данные и посмотреть, какие плюсы и минусы приходят с кастомностью
А тут речь совсем не про менеджеров, и скорее даже не про идиотов. Любителем LightGPT может оказаться и программист, решивший перейти с RabbitMQ на gRPC (потому что автокодогенерация). Да и я такой же, чего уж прятаться :) В этой истории я пытался рассмотреть свою (и, как мне кажется, общечеловеческую) склонность видеть в новом инструменте серебряную пулю Новые штуки пугают, катастрофическое мышление сразу рисует мрачные картинки, и вот мы уже валяемся в депрессии и думаем, что ничего не имеет смысла. Абсурдность этой истории — это напоминание себе самому: "я знаю, что ничего не знаю"
Спасибо за статью! Меня очень вдохновляет, когда Энтузиасты двигают нейронауку ?
Кстати, а как у Вас устроено обучение сети? (немного упустил этот момент.) Когда-то давно увидел на Ютубе как Code Bullet тренирует нейронки с помощью Reinforcement Learning, было бы интересно запилить что-то подобное и посмотреть на "мозг" такой нейронки)
Это (вкладываться в менеджмент) может оказаться неплохой идеей: как в "идеальном" государстве работает система сдержек и противовесов, так и в средне-большой компании существует какой-то баланс между разными ролями (и он иногда оказывается полезен!)
С другой стороны, коллеги апеллируют к опыту и призывают не переусложнять в некоторых ситуациях
Как обычно, depends. Полагаю, что зависит от размера компании, цены ошибки (для каждого сотрудника; для прибыли компании), возможного выигрыша от нововведения и вероятности сорвать куш. В общем, иногда 9 женщин собираются вместе не для того, чтобы быстрее родить одного ребенка :)
О! я разделяю эту боль. Часто приходится копаться в коде и вопрошать Мироздание: "ну зачем же так сложно?!"
Насколько я понял, кастомность эволюционно полезна для бизнеса: можно вкидывать % от прибыли в какие-то (даже кажующиеся бредовыми) идеи и проверять, выстрелит ли. Если выстреливает — круто, не выстреливает — ну и ладно, закапываешь на заднем дворе и забываешь
И опять же [судя по маркетинговым заявлениям компаний], от цены решения зависит количество возможных "необычных" идей, которые можно попробовать в конкретной компании (со своими вкручивателями, например, можно красить кнопочки в CRM в разные цвета [конечно, не без ML] и с помощью A/B-тестов проверять, насколько от этого повышается конверсия Отдела Продаж)
По этому же принципу работает инвестирование в стартапы — вероятность "взлета" нового проекта где-то 10%, но если взлетит [и реальная бизнес-модель будет похожа на те самые слайды из pitch-презентации], то полученная прибыль окупит 90% проваленных проектов и принесет неплохие бонусы
Часть инвесторов закидывает деньги в менее рисковые активы (например, в облигации, где [условно] кладешь деньги и ждешь), часть — в более рисковые (и в них кастомности больше: можно проголосовать за изменение roadmap'а / свести фаундера со своими знакомыми, но и риска сжечь офис больше)
Пока что у меня эта идея про риски лежит в набросках, но думаю где-то в будущем поискать данные и посмотреть, какие плюсы и минусы приходят с кастомностью
А тут речь совсем не про менеджеров, и скорее даже не про идиотов. Любителем LightGPT может оказаться и программист, решивший перейти с RabbitMQ на gRPC (потому что автокодогенерация). Да и я такой же, чего уж прятаться :)
В этой истории я пытался рассмотреть свою (и, как мне кажется, общечеловеческую) склонность видеть в новом инструменте серебряную пулю
Новые штуки пугают, катастрофическое мышление сразу рисует мрачные картинки, и вот мы уже валяемся в депрессии и думаем, что ничего не имеет смысла. Абсурдность этой истории — это напоминание себе самому: "я знаю, что ничего не знаю"