Пример unbiased estimator в реальной жизни. Youtube попросил оценить видео

Перебираю старые фотки, с ностальгией вспоминаю стендапы в Мета

24 марта в 18:00 в МТС проводят онлайн-митап для дата саентистов, дата инженеров и других дата людей

Ребята из МТС и ivi.ru расскажут про PU Learning и разберут принципы сортировки блоков с фильмами на главной странице IVI. После этого мы с Виктором Кантором и Пашей Мягких устроим панельную дискуссию про использование Data Science в разных сферах бизнеса.

Участие, бесплатное, регистрируйтесь по ссылке:
https://mts-digital.timepad.ru/event/1962458/

Slack ODS (open data science) переводят на Free Plan.

Окончательно заявлять что это приведет к остановке существования нельзя, но чат на 60к с человек, где хранятся лишь последние 10к сообщений и нет мудрости прошлых веков, это совсем другой чат

С другой стороны, люди уже довольно успешно ругаются друг с другом в чате этого канала.

Импортозамещение

Upd. Слак не банит ОДС, до этого мы были на бесплатном режиме, теперь надо платить, сумма измеряется миллионами долларов в год

Отправили вместе с @arsenyinfo из @partially_unsupervised оглавление книги Machine Learning System Design на ревью в издательство, ревью проводит N человек по M пунктам, один из ревьюеров удивил

Is the Table of Contents appropriate for the readers described in the proposal? What should be added or deleted to reflect this reader more accurately?

Yes, the TOC is quite versatile and covers a huge range of topics all important for data science projects. However, ML is normally considered much narrower: ML normaly refers to the learning algorithm alone, so a data science project could use ML (but has not to) but data science is usually considered a much broader field than ML. Now it confuses me a little that a book about ML systems covers things like data gathering and reporting as this is exactly what separates classical ML from data science.

Does this description match the reader you would expect to be interested in this topic? Why or why not?

Not really, as data scientists and software engineers are not the same roles and it is not clear to me who would profit the most. From the TOC and the title it is clear that the book mainly addresses software engineers, but data scientists (more than ML people) are the ones who really have to come up with ML systems, so I would expect data scientists to be the main target audience.

Is the title of the book appropriate to the subject?

I feel that the book is more about data science systems than ML systems as ML for me means mainly learning algorithms, so a book about ML is normally considered to deal with learning algorithms like supervised and unsupervised algorithms, and not about pipelines and data collection, model monitoring etc. An exception is MLOps, which deals exactly with how to operate ML solutions, but I feel that the title could be broader and should not necessarily contain ML at its core.

Много думал

Вышло видео с выступления, во время котрого меня пугали, поили энергетическими напитками, а затем пытались раслабить
И все это для того, чтобы замерить пульс

https://youtu.be/Ux81IqLuxco

Слава Вадиму

Пришла пора послушать единственного человека @nizhib, успешно прошедшего собеседование
https://www.youtube.com/watch?v=iqbsHiSnZQE

В среду ездил в University of Manchester - читал лекцию про Блокчейн как технологию и почему это компьютер и про Блокчейн как компанию и машинное обучение. Немного рассказал про машинное обучение в Блокчейне как компании

Прикладываю ссылку на запись, но предупреждаю, что это была зум запись с моего ноутбука

https://youtu.be/pqO7zapN5jY

На фото группа студентов организаторов

Так сейчас выглядит дом моей бабушки, Проспект мира 117 в Мариуполе. Там я проводил многие летние месяцы в своем детстве и запомнил его совсем не таким.

Двенадцать дней как нет связи и возможности добраться до нее через знакомых, все уехали.

Продолжаем пост из серии как готовиться к интервью, совместно с @nizhib

Как готовиться к интервью по систем дизайну

Это довольно непривычная секция для людей, которые впервые сталкиваются с интервью в зарубежные компании уровня FAANG. Здесь не будут задавать много вопросов, чтобы разузнать что вы можете , а что не можете. Ограничатся всего одним открытым вопросом на проектирование конкретной системы (вроде ”спроектируйте Твиттер”) и будут ожидать от вас сольное выступление на 40 минут.

В самом начале стоит посмотреть видео по теме, выложенные на канале Karpov Courses (на сегодняшний день их пока только три, будут еще) и затем с другими видео по запросу “System Design Mock Interview”, чтобы иметь представление о том, что это вообще за жанр.

Затем узнайте, каким инструментом вы будете пользоваться при прохождении интервью или выберете любой, доступный онлайн, например тот же Фейсбук использует excalidraw.

Далее рекомендуем проходить курс Grokking the System Design Interview, при этом параллельно перенося краткую выжимку и схему в выбранный whiteboard.

После прохождения курса можно дополнительно ознакомиться с видео на канале codeKarle, где разбираются похожие примеры, при этом автор канала прибегает к более модульнуму и масштабируемому подходу, а также разбирает важный вопрос про выбор БД и интеграцию с аналитикой, ML и прочим — это все достаточно полезные детали и дополнения для выхода на уровень вплоть до E6.

Также материалы по систем дизайну можно найти и на гитхабе .

Для закрепления после пройденных уроков курса рекомендуется попробовать самим реализовать несколько дизайнов по отработанной схеме для других продуктов. Можете потом сравнить полученные прикидки и схему с теми, что получаются на схожих видео.

UPD. В комментариях говорят
Вот этот курс куда лучше чем грокинг https://courses.systeminterview.com/

#InterviewPreparation

Подъехало видео с одного из уроков Хард МЛ

Снижение дисперсии через стратификацию и Сuped

Обратите еще внимание на подробный разбор Cuped здесь
Кроме того ноутбук в видео не совсем корректный. Он корректно демонстрирует принцип, но применять такое в реальности нельзя - будет переобучение. Корректный ноутбук для прикладных задач - по ссылке к видео или здесь

No code/ low code платформы, в моих глазах, являются крупным надувательством и имеют очень специфичную область применения

Либо это очень ограниченный функционал. Либо это какой-то мутный язык программирования, который нужно выучить, чтобы говорить машине, что ты хочешь чтобы она сделала. Именно эту задачу решает язык программирования, библиотеки и фреймворки, и тогда здесь вообще практически нет отличий от нормального программирования.

Кроме вендор лока, бонусом
И отсутствием код ревью
И, зачастую, отсутствием нормального CI/CD

Компания где я работаю подняла немного денег

https://www.bloomberg.com/news/articles/2022-03-30/blockchain-com-in-talks-for-new-funding-at-14-billion-valuation

Я много помогал ребятам из Алиэкспресса делать разные штуки.

Поиск, ценообразование, рекомендательные системы, антифрод, А/Б тесты, МММ, косвенно матчинг

Теперь они проводят Первый митап команды AliTech

Расскажут о том, как готовить данные и обучать алгоритмы, чтобы находить совпадения среди миллионов товаров (а на AliExpress их больше 2 млрд), разберут не только истории успеха, но и попытки, которые ни к чему не привели — на митапе команды AliTech 7 апреля, в 18:00.

В программе

— Как сделали матчер: тайтлы, берты и две сестры, Андрей Русланцев, AliExpress Россия

— Как не сделали матчер: тайтлы, чехлы и близнецы, Денис Ивашков, AliExpress Россия

— Prod2vec: три в одном! Объединяем всю информацию о товаре в один вектор, Александр Голубев, Ozon

— Прикладные задачи матчинга и способы оценки качества, Макар Красноперов, Яндекс.Маркет

— Q&A сессия о матчинге и не только!

Митап будет в 18:00 в четверг, 7 апреля, в новом офисе AliExpress в башне «Империя» в Сити — и в трансляции на YouTube. Регистрироваться тут (это обязательно)

У меня есть знакомый, который, последнии три года жил в Киеве. Зарабатывает на жизнь тем, что учит публичным выступлениям на английском языке

Познакомились мы с ним после следующего его захода ко мне в Linkedin

Hi Valerii! I help Russians establish higher roles in the global software industry through advanced fluency training, such as Accent Reduction and Western Social Instinct. I have many clients in the UK tech scene. Happy to connect!

Недавно он написал мне следующее

I actually created a video specifically for Ukrainians who are currently applying for new positions who may be worried about coming off confidently in English.
For me, it is not about advertising, but I want to do everything I can to help. Do you know of any lists or groups where I can send it to?

На что я сказал, что готов разместить его предложение в моем канале. Времена сложные, многим нужен релокейт, пособеседовав людей, могу сказать, что английский язык многим нужно серьезно подтягивать.

Вот его письмо

Друзі!

After living in Kyiv for 3 years, my heart broke when bombs starting shelling my home on Feburary 24th. Since then, I’ve been looking for ways to help my Ukrainian brothers and sisters to navigate this difficult time.

While there is nothing that can make up for the blood and horror that is being spilled on Ukrainian territory, the one silver lining is that the world now knows who Ukrainians are, and opportunities are opening up to get better positions in Western companies, and advance to the next level of your career.

That is why, for the first time, I’m making my “PowerЪ TalkЪ” training available for free.

Power Talk is my signature method that I invented to teach Ukrainains how to come off as confident on Sales Calls and Interviews, in English. It now forms the core of my “Confidence on Every Call” coaching program.

This is the same program that led a Ukrainian startup on a $10,000,000 fundraising round.

The same techniques that led a Belarussian sales team to consistently close Americans in just one call, without offering discounts.

The same techniques that can now help YOU to leave an unforgettable impression during your next interview, and set up the next 5 years of your life for success.

NOTE: This link is publicly shareable, and you are welcome to share it with friends and in telegram channels. As a result, I’m not limiting it to just Ukrainians, and so anyone is welcome to take full advantage of the material here.

Here’s how it works
1. Click to access the videos here (you will need to create a login so you can save your progress and get the most out of the training. I won’t spam you)

2. DO THE WORK - these trainings are designed to be interactive

3. Jump down to the “Interview Magic” video in the bonus section

4. Check your inbox for extra help including an upcoming success call (group coaching) which will be FREE for Ukrainains ($47 for others)

5. Reach out to me with any questions: https://www.linkedin.com/in/peter-mezey-kaufman/

6. OR connect with me through my personal email peter@getfluentfast.me


Happy training!
Слава украінї 💙💛

P.S. BTW, I usually respond within 24 hours, so don’t worry if I don’t get back to you right away. However, if you want, send me a ping on LinkedIn, or double email me to make sure I got it.

Письмо оригинальное, текст не подвергался редактуре с моей стороны

Подоспело видео с ML Meetup в МТС
Кроме интересных докладов про PU Learning, удалось обсудить идеологию Чучхе

Стоило только в октябре уехать со Шри Ланки и тут началось

Продолжаем пост из серии как готовиться к интервью, совместно с @nizhib

Как готовиться к интервью по ML систем дизайну

Данная секция на первый вгляд очень похожа на секцию по общему систем дизайну, здесь тоже предполагается почти сольное выступление после открытого вопроса, но отличие в том, что весь фокус идет на ML сторону вопроса реализации какого-то продукта. Например, на систем дизайне вас могут попросить спроектировать твиттер в целом, в то время как на ML систем дизайне вас попросят сделать для него персонализованную алгоритмически ленту для пользователей.

Для базового ознакомления с жанром стоит посмотреть все видео по теме, выложенные на канале karpov courses (где вы уже конечно ознакомились перед этим с видео по обычному систем дизайну), и это в целом и все, т.к. даже в зарубежном ютубе практически нет примеров прохождения именно этой секции.

В качестве курса можно порекомендовать схожие с тем, который советовали для предыдущей секции — и https://www.educative.io/courses/machine-learning-system-design , но они далеки от идеальных

При прохождении курса также рекомендуется пользоваться whiteboard как и в случае интервью по систем дизайну для параллельного заполнения вашего ответа.

#InterviewPreparation