Зачем развиваться комплексно💪

Найти время на непрофильные деяния сложновато, особенно когда профильные удаются. Это не только очевидная мысль, но и вездесущая проблема. Погрязнув в рутине люди прекращают всякое комплексное развитие.
Они могли бы развить бицуху в литературе, искусстве, спорте, но вместо этого в стиле ломового коня, надев шоры и уперевшись челом в одну "стену" деятельности прогрессируют (до какого-то момента) только в ней. Вот только по прошествии декады людям уже будет не объяснить, что, сняв шоры, они бы увидели, что эту стену можно просто обойти.

Во избежании такого исхода мы выдумываем себе хобби. Я с недавних пор возобновил чтение вслух, постоянно программирую, преподаю и посещаю зал. Краеугольный вопрос зачем, для меня не стоит, так как прогрессируя в нескольких сферах одновременно можно не только продуктивно отдыхать, сменяя род деятельности, но и находится в ресурсном состоянии, ощущая себя ебать каким функциональным 🧰

Чем глубже происходит погружение в хобби, тем сильнее ты находишь ему применение в реальной жизни. Задачи, раньше казавшиеся неразрешимы, становятся очевидными, например для меня до введения перманентной практики чтения было невероятно сложно написать интересный текст с нуля, а теперь получается вполне достойно 😳

#философия

⭐️ Для отклика на стажера решил немного освежить резюме, вспомнив практически все, что я когда-либо делал с эвристическими моделями.

🔗Оцените кликабельные ссылки

#отчет за Февраль

⭕️ Линчевал задачи по алгебре и матану, запушил +3 страницы курсовой 🏋️‍♂️
⭕️ Устроил мексиканскую дуэль на последнем занятии по ораторскому мастерству
⭕️ Пополнил свой крипто wallet новыми коинами: (TON, ARB, XTZ, FLOW)
⭕️ Начал ментальную подготовку к старту велосезона 👨‍🦽
⭕️  Разработал план для подготовки к собесам на data science intern 🧠
⭕️ Откорректировал резюмешку

🗣Исследователи из «ЛЭТИ» обучили нейросеть предварительному диагностированию оспы обезьян у человека с точностью 93%

Они считают это прорывной технологией, так как врачи при приеме смогут фотать болячки пациента, и модель скажет есть ли в человеке частичка обезьяны 🐵
Какие я вижу проблемы при внедрении:
🟡Врачи не ходят с последними айфонами, поэтому и качество фотографий будет соответствующим, что будет ухудшать точность предсказаний
🟡Приватность данных. Они упоминали в статье, что хотят создать отдельное приложение, в котором будут хранятся снимки. Уже жду слива)
🟡При оптимизации модели возникает компромисс - относить часть людей, которые не больны к больным или наоборот, за это отвечают метрики precision и recall. Так вот интересно как они решали эту проблему гуманизма.

Я в своем первом ds проекте делал нечто подобное, правда с точностью ~70% в среднем

Читая конспект по линалу, я поймал себя на мысли, что никогда так не радовался пустым страницам 😅

Как заставить модель понимать текст 🧠

Модели кушают только численные признаки, поэтому запихать письмо Татьяны напрямую не выйдет (как и самой Татьяне). Но умные дядьки придумали следующие методы:

⭕️ One-hot vectors
Наиболее тщедушный способ показать наши данные черному ящику - это создать M*N матрицу, где M - количество всех слов в нашей db, N - уникальные слова. Если слово в тексте совпадает с каким-то словом из N (такое гарантированно найдется), то напротив него мы ставим 1.
В итоге американцы скажут shit happens а я проглаголю, что если информации чересчур много, то получается необъятный вектор векторов, который к тому же не улавливает насколько слова близки по смыслу.

💡Мы должны включить в векторы слов информацию о контексте
🤷‍♀️ Будем двигать окна

⭕️Simple: Co-Occurence Counts
Этот подход считается очень настоявшимся как бургундское вино. Он скользит по нашему тексту окном длины L и сохраняет контекст текущего слова среди L элементов вокруг. То есть он считает сколько слово встречалось в этом промежутке и какие употреблялись вместе. Тем самым ящик смог понимать хоть сколько-нибудь контекст.

⭕️ Word2Vec
Хотя этот вариант был придуман в 2013, но тут нужно сразу рассказать как мы будем нормировать вероятности с помощью softmax, как считать ошибку и тп. В общем потом)

💪Problem is solved! Выкрикнет Обломов и будет отчасти прав, однако существуют более изощрённые способы представить данные, на которых модель обучится в десятки раз лучше.

Подробнее почитать можно тут

Сбор статистики:
❤️ - все збс, давай еще
🙏- нужны примеры с кодом
🥱 - все не збс
😡 - не все не збс

#машинка

💎 Дуров момент
Активно исследуя ситуацию на крипто рынке (в чем вы могли убедиться по кружку выше), меня не перестает удивлять команда Дурова, которая не только пытается аннигилировать все криптобиржи своим новым кошельком для хранения ton и 🌉itcoin внутри телеграма, но и предпринимает решительные ползновения в создании нового тапкоина. Его стоимость уже составляет 220$ за 10 млн монет. Эту монетку планируют в ближайшем времени залистить на какой-то из крипто платформ, что спровоцирует ещё больший рост.

В общем я решил не отставать от тренда и автокликером "накликал" пару миллионов.
#крипта

Итак. Во время жёсткого пососа на матане и последующей реабилитации на алгебре я продолжал тапать по экрану в notcoin, инвестировал в memecoinы и резюмируя:

💎 NOT уже в предварительном листинге на bybit, текущая стоимость 80$ за 10 млн коинов. 1️⃣ Апреля закончится возможность "майнинга" монет, так что если хотите на бургер натапать, то welcome

👠 Хорошенько переобулся по портфелю и постепенно переливаю 🪙 с ETH и BTC в PEPE, DOGE и FLOKI. В общем в безубыток уверенно выхожу)

Подведу итог одной из последних любимых крипто-цитат:

Наш секрет успеха на текущем рынке весьма прост: мы берем лягушку, берем обезьяну, пару собак и собаку в шляпе…)

Малолетов

🔥 На стажировку за 3 месяца

Решил устроить дуэль сам с собой, которая заключается в необходимости устроиться на работу продукт аналитиком/ds инженером за💩7️⃣ дней.

Условия 🎁
Цимес заключается в том, что при невыполнении данного плана я прибегну к рандомайзеру и в зависимости от количества подписчиков разыграю от 1️⃣ до 3️⃣-ех полугодовых подписок tg premium. Формула рассчитывается как
min(3, 1 + count_of_subs/400)

План действий 🗺
⭕️ Изучить SQL (~ 50 часов)
⭕️ А/Б тесты (~5 часов)
⭕️ Освоить библиотеки numpy/pandas/sklearn на "пиздец он шарит" уровене (~100 часов)
⭕️ Понимать как работают под капотом основные модели (~20 hours)
⭕️ Научиться пользоваться популярными моделями + детально разобраться в их параметрах (~50 часов)
⭕️ Матстат (~ 50 часов)
⭕️ Чутка алгосов для Яндекса/Тинька (~30 часов)
⭕️ На всякий (~100 часов)

Сумма: 405 hours. Ахуенно посчитал, получается 405/97 = 4 часа в день нужно батрачить, чтобы выполнить план 🤡

🔥 - эти расчеты просто имба
🐳 - жду продолжения
🫡 - за 3 месяца импосибл

🐺 Волк с Покры стрит

🟡Майнор в ВШЭ - обязательный курс на выбор (на самом деле можно взять вместо него еще больше матеше, но давать индульгенцию на отстрапонивание я не хочу)

❓На что я опирался при выборе:
В большей степени на интуицию, ведь:
1. Прога отпадает из-за нехватки прецентиля и нецелесообразного изучение того материала, который можно пожевать в скорости 2х самостоятельно
2. Маркетинг - звучит здорово, но по отзывам максимально одиозный курс
3. Все остальное мне абсолютно индифферентно в связи с неактуальностью или простотой изучением материала единолично

В итоге остановил свой выбор на Startup Workshop, ждите второй Stratton Oakmont 😎
#вуз

⭐️Папики с телеграм премиум поддержите бустами - https://t.me/boost/kleycode

🔥 Скоро будет контентище
#трип

💪 lec_13.pdf, ботва continue