Борис опять
15.9K subscribers
1.46K photos
72 videos
34 files
1.5K links
life = curiosity + irreducible noise

Whois: https://t.me/boris_again/3400

Лс: @btseytlin
Download Telegram
Мы с Полиной сделали игру по "Божественной комедии" Данте Агильери, хвастаюсь:
https://btseytlin.github.io/dante_game/game/index.html

Довести хотя бы одну игру до "релиза" - чек.
Channel photo updated
Угадайте кто не получил красный диплом
Pathetic
Раскопал старую заметку: как зарабатывать больше СЕО.

http://www.mrmoneymustache.com/2019/08/22/1000-per-hour/

tldr:
Ха-ха, вы попались на кликбейт, теперь читайте. Итак, как зарабатывать $1000 в час.

Собираешься с друзьями под пиво и смотришь вместе с ними на свои годовые расходы. Кредиты, долги, обслуживание машин и другие большие регулярные траты. Пересматриваешь их, ищешь способы сократить, рефинансироватькиедиты по более низким ставкам, тратить меньше, отписываешься от нетфликса, который не смотришь.

За два часа такого труда получаешь большую годовую экономию. Например, в статье девушка сэкономила около $6500 в год.

Сэкономленное инвестируешь. В статье инвестиция принесла (бы) девушке ~ $80000 в течение десяти лет.

Пусть ты делаешь такую оптимизацию расходов раз в год и тратишь на нее два часа. Считаешь почасовую ставку: если оптимизация экономит тебе $6500 в год, то твоя почасовая ставка $3250.

Так вот это в семь раз больше, чем у CEO:
https://www.salary.com/research/salary/alternate/ceo-hourly-wages

$3250 неплохой стимул, чтобы час погуглить, покопаться в ставках по кредитам и пройтись по своим подпискам. Для нас, fellow zoomers/doomers, про кредиты не так актуально, но поинт остается верным.

Все это иллюстрация более общей идеи: сократить расходы на 10 000 руб гораздо проще, чем увеличить свой доход на 10 000 руб.
Спасибо, Курсера
👍1
Когда усталый смотришь в материалы курса
2
Forwarded from На фене
Студенческие советы МГУ, НИУ ВШЭ, МФТИ, СПбГУ, ДВФУ и НГУ выступили с публичным заявлением против правок в закон «Об образовании», регулирующих любую просветительскую деятельность.

http://rustudents-declaration.tilda.ws/
Impro: Improvisation and the Theatre

Очередной пост про эту прекрасную книгу, где мы приближаемся к самому главному: раскрытию спонтанности.
Начало серии здесь:
https://t.me/boris_again/88

IV. Спонтанность: творчество это не самовыражение.

Мы привыкли называть одних людей “креативными”, а других “лишенными воображения”. В тесте на креативность тебе дают предмет, например кирпич, и просят придумать ему разные применения. Если ты говоришь: “построить дом”, то ты банальный и лишенный воображения. Если ты предлагаешь растолочь кирпич и засунуть в песочные часы, то ты креативный.

Но тест проверяет не креативность, а кое-что другое. Тебя спрашивают о применениях кирпича. Сначала тебе приходит в голову мысль: “кирпичом можно расколоть вам череп”. Но ты думаешь: “эм, нет, слишком похоже на идею психопата”. Возникает новая идея: “можно было бы снять очень необычный порно-ролик”. “Нет, это ещё хуже, господи, где же все нормальные креативные идеи?”. Мы отфильтровываем идеи пока не найдём приемлемую. Тест на креативность проверяет способность и склонность фильтровать свои мысли.

Если тест проводить по-другому, то результаты сильно отличаются. Когда такой тест дают скучным бизнесменам, те выдают скучные ответы. Если попросить бизнесменов притвориться креативными хиппи, бизнесмены креативят не хуже хиппи.

Почему так? Потому что мы мастера подавлять свою фантазию, нас этому учат. Выдаешь в классе какую-то необычную мысль, а тебе ответ от учителя: “Разве в учебнике такое написано? Ты что, знаешь лучше учебника?”. Все говорят, что дети очень творческие до примерно двенадцати лет. Неужели потом происходит какое-то биологическое переключение из режима “творческий ребенок” в режим “серьезный взрослый”? Нет, просто в какой-то момент отношение окружающих меняется. Если ребенок в восемь лет напишет историю про розового кролика, за которым гонится гигантская сопля, все просто подумают, что это детская нелепица. Если такое напишет ребенок в четырнадцать лет, его отведут к детскому психологу.

Johnstone пишет, что его учили принимать правильные решения. Что творец должен перебрать все варианты и выбрать верный. Его учителя анализировали поэзию и показывали, почему правильно было написать именно так, а не иначе. В такой постановке творение это процесс критики и отбрасывания. Будто каждый может выбрать верную рифму, если достаточно долго подумает И для всех эта рифма будет одинаковой. Разве это не абсурдно? Johnstone отмечает, что на самом деле воображение не сложнее зрения. Мы не думаем над тем, что видим, чтобы узнать своего отца. Точно также мы не трудимся, чтобы, читая фантастику, живо представлять себе происходящее.

У нас развита культура подавления фантазии. В доказательство этому Johnstone приводит тот факт, что бОльшая часть великих режиссеров. драматургов и художников не имели образования “по специальности” (не уверен, подтверждает ли это статистика на сегодняшний день). Гораздо больше людей стали учиться искусству и получили доступ к образованию, но новые Шекспиры не повалили толпами.

Источник подавления вот в чем: мы считаем, что творчество это самовыражение. Что если ребенок выдает глупую историю, то это что-то говорит о его личности, а не только о его творчестве. Художник ставит себя под удар всякий раз, когда творит. Нечего удивляться, что, выбирая между быть клеймом неадеквата и подавлением своей фантазии, большинство выбирает безопасный путь. В искусстве остаются только те, кто просто не способен прогнуться под ожидания окружающих.

Нужно снять ответственность с творца за творение, обезопасить его личность. Воспринимать художника как передатчик. В примитивных племенах шаманы делают маски из дерева и не утверждают, что это их творение. Они утверждают, что их руками творят боги. Похожим образом эскимосы верят, что внутри каждой кости находится какая-то фигура, которую надо вырезать. Если вырезанная фигура выходит не очень, они говорят: “странная фигура”, или: “ты плохо достал её из кости”. Атаки на личность творца не происходит.
Спонтанность нельзя накачать как мышцу, её можно только выпустить. Отвергнуть идею о единственно правильных ответах. Сложить с себя ответственность. Отключить фильтр. Позволить фантазии идти сквозь себя.
👍1
Внезапно у Keith Johnstone есть блог, и он там описал всю мою проблему с оценками:

"I had stuck the individual pages of ‘art paper' to the back wall where the class were making a huge ‘mural’ of animals running from a forest fire. It was rather chaotic with painted leaves, and stuck on leaves. and cut-out elephants overlapping painted elephants, and with taped-on donated model animals, etc. (I had added a small teacher who was in flames.) The Divisional Officer didn't approve: "How can each individual child be given a mark for Art?"

'I'm giving them all a hundred out of a hundred!' I said."
👍1
Forwarded from My shitty notes
Как (на самом деле) зарабатывать деньги в Data Science

Ты организовываешь курсы по Data Science, и у тебя появляется репутация на рынке. Ведь не можешь ты не разбираться в предмете, преподавая его, правда? Параллельно ты развиваешь огромную сеть знакомств, желательно добавляешь в неё как можно больше топ-менеджеров крупных компаний. Понятное дело, уже эти пункты требуют наличия мозгов и талантов, но я не говорил, что будет просто. Почва подготовлена.

Топ-менеджеры очередной компании, торгующейся на бирже, ищут, как поднять стоимость акций и увеличить свои бонусы. Обнаруживается, что словосочетания "цифровая трансформация" и "искуственный интеллект" в ежеквартальных отчётах о прибылях и убытках толкают цену акций вверх. Нам нужны специалисты по трансофрмации интеллектов, хм, а что там за чуваки-организаторы курсов?

К тебе - чуваку-организатору - приходят дяди в костюмах, которые хотят красивые правильные слова в своих ежеквартальных отчётах. Не вопрос, один из твоих преподавателей идёт работать к дядям, а ты начинаешь участвовать в тендерах на предоставление команды Data Scientist'ов для решения больших важных задач - ты же сам их и обучаешь, в конце концов. Вместе с тобой в тендере участвует большая тройка стратегического консалтинга - McKinsey, Boston Consulting Group и Bain - каждая из них хочет, скажем, от 30 миллионов рублей за неделю. Но ты не гордый, и тебе хватит 180 миллионов за год. Учитывая, что твой преподаватель обо всём договорился, вопрос решается просто и изящно в твою пользу.

На этом история не заканчивается. Трансформация интеллектов идёт полным ходом, куда бы её применить? А давайте предсказывать будущее. Ведь кому не хотелось иметь суперспособности.

Сейчас у больших дядь есть Отдел Предсказания Будущего с Главным Предсказателем во главе. Там работает целый этаж специалистов, роль которых в том, чтобы сначала предсказать, а потом объяснить, почему они ошиблись. Преподаватель убеждает Главного Предсказателя, что надо "делать синергию между человеком и машиной", и что "искуственный интеллект бла бла бла", и что дело верное, и теперь можно предсказывать всё точнее, а плохие предсказания можно будет свалить на алгоритм, доработки, искусственный интеллект и получать свои бонусы. Главный Предсказатель в деле, понеслось.

Постепенно оказывается, что будущее как было непредсказуемым, так и осталось, несмотря на все синергии человека и машины. Но какая разница, ведь теперь идея Предсказания Будущего кормит уже два этажа, а не один, как раньше. На этом этапе постепенно отбраковываются люди, заявляющие об абсурдности происходящего, а Data Scientist'ы поочерёдно отказываются от одной идеи за другой: сначала от анализа новостей, из которого не получается достать ничего, кроме шума, потом от анализа котировок (тоже сплошной шум), и в итоге за великим и могучим искусственным интеллеком прячется предсказание вида "будущее = настоящее + случайное число", а работа заключается в еженедельной смене "модель номер 2.8.3 -> 2.8.4" без изменений в коде.

Так система приходит в стабильное состояние, ведь цены на акции растут, предсказания делаются, бонусы выплачиваются и контракты подписаны. Всем очевидно, что риски копятся и в будущем пузырь лопнет, но это не станет широко известно, ведь ни компании, ни акционерам не выгодно рассказывать о таком вопиющем провале. Всем участникам оплатят золотые парашюты, и они пойдут добывать своё золото в других трансформациях интеллектов.

А что до чувака-организатора курсов? Да норм ему, ведь за 180 миллионов он предоставляет компании пяток Data Scientist'ов, которым платит по 300К в месяц. А уж стабильна ли ситуация с такой математикой, посчитайте сами.

Так можно (на самом деле) зарабатывать деньги в Data Science.

P.S. История, конечно же, является художественным вымыслом и любые совпадения с реальными людьми абсолютно случайны.
👍2
Кажется Ваня понял, зачем я преподаю
NYT наконец выпустил свою статью про Slate Star Codex. Как и ожидалось, статья очень негативная. Не надо даже быть в курсе ситуации, чтобы увидеть, что на протяжении всего текста журналист пытается натянуть всех сов на глобус "Scott Alexander bad, bad, racist, bad". Абсолютно pathetic. Ссылку на статью давать на буду, потому что я надеюсь, что вам будет лень искать и NYT не получит больше кликов.

У Скотта однако вышел взвешенный ответ, на него дать ссылку на жалко:
https://astralcodexten.substack.com/p/statement-on-new-york-times-article
#книга
Полистал книжку «Занимательная манга. Машинное обучение». Интересно мнение человека с нулевыми знаниями по ML, можно ли по подобным книгам что-то понять и выучить? А так, выглядит симпатично...
SPACED REPETITION мать его используй его чего же ты ждешь

Вы проходите курс, сдаете экзамен, а через месяц с трудом вспоминаете название предмета, не говоря уже о материале. Было такое? В университете мне говорили, что так должно быть: "Зато остается интуиция, и ты знаешь, где посмотреть!" Теперь я уверен: всё это чушь. На первом курсе бакалавриата я изучал линейную алгебру, а на четвертом курсе я уже не помнил как перемножать матрицы и вдруг обнаружил, что нужно изучать всё заново. Очень глупое чувство. Тогда я заинтересовался: может быть есть способ изучить всё один раз, и потом не переучиваться? Я нашел решение, и спустя пару лет я уже преподавал линейную алгебру в ВШЭ. Сейчас я вам расскажу в чем секрет.

После усвоения новой информации мы забываем 20% на следующий день. К концу недели мы забываем всё начисто[1]. Придется изучать заново, считай как будто и не изучали. Мы помним только ту информацию, которой пользуемся. Очевидный выход: повторять. Повторение кажется зубрежкой, но на самом деле у них нет ничего общего. Правильное повторение это активное тестирование знаний и понимания. Перечитать конспект лекции на следующий день лучше, чем ничего, но неэффективно. Многократно лучше задать себе вопрос по материалу и попробовать на него ответить, вслух или письменно, а затем сверить ответ с конспектом. Знаете чувство, когда на экзамене вдруг складывается понимание, и всё будто встает на свои места? Вот такие моменты и вызывает правильное повторение.

Конечно мы не можем повторять вообще всё каждый день. Однако в этом нет необходимости. Чем дольше мы что-то повторяем, тем лучше оно запоминается и тем реже это надо повторять.

К счастью уже нашли оптимальную по затратам времени частоту повторения: алгоритм Spaced Repetition[2]. Идея простая: усваиваем новую информацию, повторяем её в тот же день, потом через два дня, потом через четыре, и так далее по нарастающей. Если в какой-то момент не можем вспомнить, то сбрасываем прогресс и снова повторяем часто. Для самых дотошных, вот здесь [3] вы найдете столько научных доказательств эффективности метода, сколько вы сможете унести.

Программных реализаций несколько, мой выбор это Anki [4]. Бесплатная и кросс-платформенная opensource программа для запоминания чего угодно. Когда я хочу что-то запомнить, я создаю карточку с двумя сторонами. На первой вопрос, например: "Что такое скалярное произведение? 1. Объясни идею 2. Приведи формулу". На второй стороне ответ. Каждое утро, или, например, сидя в метро, я достаю телефон и открываю Anki. Если пришло время повторить карточку, Anki покажет мне первую сторону с вопросом. Я пробую ответить. Далее я открываю вторую сторону карты, сравниваю свой ответ с правильным. Если я ответил хорошо, то Анки покажет мне карточку очень нескоро (например некоторые карты я увижу только через год), поэтому количество повторяемых карточек не становится большим. Повторение карточек занимает всего пару минут в день.

Этот инструмент позволил мне изучить алгоритмы и структуры данных так, что на собеседованиях мне было скучно когда мне давали задачки. Он же позволил изучить математику заново (после отупения в армии) и поступить в магистратуру на Data Science. Используя Anki я с удивлением обнаружил, что повторение очень сильно прокачивает понимание и скорость усвоения нового: гораздо проще усвоить новое понятие, когда можешь связать его с другими. Anki полностью заменил мне конспекты: проходясь по новому материалу я сразу его "нарезаю" на карточки. Этот процесс сам по себе помогает изучать: не поняв материал ты не сможешь создать карточку. Спросите студентов-медиков, и они расскажут вам, что выживают благодаря Anki. Anki это соверешенно другой подход к обучению. Вместо попытки запихнуть в себя весь курс за две недели до экзамена вы накапливаете знания постепенно. Одни понятия опираются на другие. К концу курса у вас такая сеть знаний, что даже если вы забыли частичку, вы можете вывести её из других. Самое крутое? Все знания остаются с вами навсегда.
10👍5
Я знаю, звучит подозрительно. "Этот трюк изменит вашу жизнь". Но это правда так и больше всего меня удивляет, что об этом не рассказывают в школах. Просто попробуйте Anki в следующий раз когда будете изучать что-то новое, и вы увидите результаты уже за неделю.

[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Forgetting_curve
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition
[3] https://www.gwern.net/Spaced-repetition
[4] https://apps.ankiweb.net/
Заметил, что не первый раз вылезаю за лимит размера поста в телеграме. В связи с этим интерактив