Обновить
19
Петр@ChePeter

Пользователь

0,2
Рейтинг
30
Подписчики
Хабр КарьераХабр Карьера
Отправить сообщение
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.

Информация

В рейтинге
3 053-й
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Бизнес-аналитик, Аналитик по данным
Ведущий