Экспоненциальное сглаживание

Экспоненциальное сглаживание часто используется для решения задачи краткосрочного прогнозирования временных рядов.

Простая задача с собеседования аналитика

Поезд состоит из шести вагонов. В среднем, в каждом вагоне едет 18 пассажиров. После того, как один вагон отцепили, среднее число пассажиров в оставшихся вагонах сократилось до 15. Сколько пассажиров находилось в отцепленном вагоне?

😻 #задачи

Печальная правда

Гарвард тоже радует подарками к Новому Году

Мы об их свежем курсе, конечно. Абсолютно бесплатном, как вы любите. Он посвящен AI: в программе теорвер, классический ML, нейросети, NLP, CV, модели Маркова и еще много чего. В числе преподов крутой David J. Malan.

Стартует сегодня! Не советуем упускать возможность.

😻 #advice

Чучух-чучух тутуууу

Это к вам едет новая воскресная задачка.

Вагоны в жд компании нумеруются от 1 до N. Вы подходите к путям и видите единственный вагон с номером 60. Сколько, вероятнее всего, в общем вагонов у компании?

😻 #задачи

Ох уж этот конец года: даже у GPT-4 падает продуктивность

Выяснилось, что если модель думает, что сейчас май, то отвечает в среднем подробнее, чем «в декабре». Статистическая значимость на месте: t-test p < 2.28e-07. Среди экспертов уже родилось предположение, что в ходе обучения модель учла тот факт, что люди перед празниками ленятся и пишут тексты меньшего объема 🎄

Эксперимент проводился с помощью изменения параметра current date. Опыт, кстати, можно воспроизвести: вот код.

Бесплатные курсы по нейронкам с Hugging Face

Для тех, кто грокает нейросети (особенно трансформеры), на платформе Hugging Face есть несколько классных бесплатных курсов.

Например, совсем недавно вышел курс по работе с аудио (задачи распознавания, генерации, классификации).

Кроме того, есть курс по диффузионным нейросеткам и курс по NLP. А самое интересное – это их Deep RL Course. Советуем!

😻 #advice