Один товарищ на ютубчике говорил, что называть декоратор функцией ошибочно, мол, это структурный паттерн проектирования, а не функция.
Но после в том же видео сам неоднократно допустил эту ошибку :)
Так что декоратор - это функция, по крайней мере пока.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏4❤1🤓1
Базовый минимум метрик при дисбалансе классов 📊
По дефолту при решении задач классификации в качестве метрики выбирают Accuracy: отношение верных предсказаний к их общему количеству.
Однако если один из классов по численности превосходит все остальные, у нас проблемы: модель, выбивающая acc = 99% на тренировке, на инференсе может показать свою тотальную несостоятельность.
Что делать? Брать другую метрику. И тут есть выбор, в зависимости от наших целей.
Precision (точность) - нужна там, где ложный бан критичен.
Например, если антиспам ошибется и отправит в "Спам" важное письмо от работодателя - это будет гораздо хуже, чем пропуск парочки реклам.
Recall (полнота) - нужна там, где критично ничего не упустить.
Например, лучше пройти еще одно обследование, чем не заметить ранние признаки рака.
Зачастую рост одной метрики влечет падение другой, поэтому важно расставить приоритеты.
А если нужен компомисс, смотрим на F1-score - среднее гармоническое между Precision и Recall.
По дефолту при решении задач классификации в качестве метрики выбирают Accuracy: отношение верных предсказаний к их общему количеству.
Однако если один из классов по численности превосходит все остальные, у нас проблемы: модель, выбивающая acc = 99% на тренировке, на инференсе может показать свою тотальную несостоятельность.
Что делать? Брать другую метрику. И тут есть выбор, в зависимости от наших целей.
Precision (точность) - нужна там, где ложный бан критичен.
Например, если антиспам ошибется и отправит в "Спам" важное письмо от работодателя - это будет гораздо хуже, чем пропуск парочки реклам.
Recall (полнота) - нужна там, где критично ничего не упустить.
Например, лучше пройти еще одно обследование, чем не заметить ранние признаки рака.
Зачастую рост одной метрики влечет падение другой, поэтому важно расставить приоритеты.
А если нужен компомисс, смотрим на F1-score - среднее гармоническое между Precision и Recall.
❤7✍2🤓1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Автор `uv` пришёл в OpenAI и сразу ускорил запуск Codex CLI примерно в 25 раз
Астрэл-гуру Rust, стоящий за одним из самых быстрых Python-инструментов
Результат - время холодного старта сократилось примерно в 25 раз.
На практике разница ощущается сразу: Codex теперь открывается практически мгновенно и субъективно стартует даже быстрее Pi и Claude Code.
Если CLI запускается десятки раз в день, даже несколько сотен миллисекунд быстро превращаются в раздражение.
https://x.com/Machinelearrn/status/2091103150014935526
Астрэл-гуру Rust, стоящий за одним из самых быстрых Python-инструментов
uv, после присоединения к OpenAI взялся за производительность Codex CLI.Результат - время холодного старта сократилось примерно в 25 раз.
На практике разница ощущается сразу: Codex теперь открывается практически мгновенно и субъективно стартует даже быстрее Pi и Claude Code.
Если CLI запускается десятки раз в день, даже несколько сотен миллисекунд быстро превращаются в раздражение.
https://x.com/Machinelearrn/status/2091103150014935526
❤6🔥2👀1
Собственные и сингулярные числа 🔄
Сингулярное разложение - мощный, надежный и вычислительно стабильный инструмент для поиска решения уравнения Xw = y без необходимости вычисления обратной метрицы X.TX
Для полноценного вдупления в контекст требуется некотокая алгебраическая матчасть. О ней и речь.
Сингулярное разложение - мощный, надежный и вычислительно стабильный инструмент для поиска решения уравнения Xw = y без необходимости вычисления обратной метрицы X.TX
Для полноценного вдупления в контекст требуется некотокая алгебраическая матчасть. О ней и речь.
❤6🦄2🤬1
Сентябрь начался 🍂
А сентябрь - это, как известно, идеальное время, чтобы начать ботать.
Или продолжить ботать.
Или наконец-то разобраться с тем, что всё лето откладывалось на «потом» :)
А ботать с нами можно вот что:
Андрей:
- физика
- олимпиадная физика
- химия (7-9 кл)
- математика
-
Любовь:
- математика
- высшая математика
- олимпиадная математика
- Machine Learning
- алгоритмические задачки / LeetCode
Школьникам, студентам, поступающим, собеседующимся и просто людям, которым внезапно захотелось понимать, что вообще происходит в формулах и коде - welcome ❤️
Если давно собирались что-нибудь подтянуть - сентябрь выглядит как вполне достойный момент начать 😉
А сентябрь - это, как известно, идеальное время, чтобы начать ботать.
Или продолжить ботать.
Или наконец-то разобраться с тем, что всё лето откладывалось на «потом» :)
А ботать с нами можно вот что:
Андрей:
- физика
- олимпиадная физика
- химия (7-9 кл)
- математика
-
Любовь:
- математика
- высшая математика
- олимпиадная математика
- Machine Learning
- алгоритмические задачки / LeetCode
Школьникам, студентам, поступающим, собеседующимся и просто людям, которым внезапно захотелось понимать, что вообще происходит в формулах и коде - welcome ❤️
Если давно собирались что-нибудь подтянуть - сентябрь выглядит как вполне достойный момент начать 😉
❤8❤🔥4🤓1