Пятничный юмор.

Урок финансовой грамотности для детей

Прошедшая сегодня презентация языковой модели GPT-5 подарила хороший пример, как искажение шкалы на графике может ввести в заблуждение зрителей и запутать восприятие визуализаций

Когда жизнь сама подкидывает яркие примеры для объяснения математических моделей.

Разбираем вчера со студентом hazard function: вероятность, что какое-то событие прекратится, если оно уже продлилось определенное время. Пробую объяснить через выживаемость, через длительность забастовок...

...И тут сосед начинает сверлить стены. Пример пришел сам собой: hazard function нам покажет, с какой вероятностью сосед прекратит сверлить в данный момент, если он уже сверлил, например, 15 минут подряд.

Картинка приведена на схожую тему. Напишите, как вы ее понимаете. А чуть позже я напишу, почему разные люди смотрят на одну и ту же информацию по-разному

Слушатель курса "Аналитика данных и машинное обучение", который я веду в университете Иннополис, поделился впечатлениями после собеседования в Яндексе:

Курс, который Вы ведёте очень помог. Всё вопросы, которые мне задали по част ML, мы разобрали на лекциях и практиках, благодаря чему у меня не было никаких трудностей с прохождением этой секции собеседований

Всегда радостно получать такую обратную связь. Ради этого и трудимся ❤️

По мотивам дискуссии со слушателями курса "Аналитика для бизнеса" МГИМО набросал небольшую заметку про корреляцию и причинно-следственные связи. Будет полезно всем, кто пытается строить принятие решений на основе данных

https://telegra.ph/Korrelyaciya-i-prichinnost-10-19

Друзья, напоминаю, что курс стартует через два дня - 23 октября.

❓Нужно ли участникам знать что-то про программирование в Python?
❗Нет, все инструменты объясняются с нуля и без глубокого погружения в программирование

❓Сколько длится курс?
❗10 недель, завершим как раз к празднованию нового года

❓Как проходит курс?
❗Курс проходит на моей образовательной платформе, все уроки записаны в виде коротких видео с демонстрацией приемов работы + упражнения для самостоятельной работы. На курсе много практической отработки навыков, чтобы выпускники могли самостоятельно решать рутинные рабочие задачи

❓Для кого этот курс?
❗Лучше всего курс подойдёт, если вы работаете с большим объемом табличных данных, вам часто приходится переносить данные вручную или копипастом, создавать однотипные графики, сводить большое количество файлов Эксель воедино.

Но даже если вы просто хотите научиться принципам работы в Python и сделать первый шаг в анализе данных, чтобы в дальнейшем осваивать машинное обучение или обучение нейросетей, то этот курс вам подойдёт.

Найти подробную информацию и записаться на курс можно через бота @tea4erman_bot

Около месяца назад с разницей в одну неделю попались анонсы двух книг.

Первая и вторая.

Не вдаваясь в детали спора между представителями одной и другой идеологии, хочется обратить внимание на то, как авторы манипулируют данными.

Вот, в первой книге заявляют, что выплавка стали в 1892-1916 годах выросла в 4,7 раза, а в 1916 - 1940 годах выросла в 4,3 раза. Там еще есть много подобных примеров.

А что может быть с ними не так, спросите вы?

А вот что. Если у вас было 1 яблоко, а потом стало 4 - это рост в 4 раза. А если было 4 яблока, а потом стало 8 - то это рост всего в 2 раза. При этом в первом случае у вас стало на 3 яблока больше, а во втором случае - на 4 яблока больше. Значит ли это, что прирост на 4 яблока хуже прироста на 3 яблока?

Или другой пример. Вот в моем детстве стоил киндер-сюрприз 5 рублей. А потом вдруг после дефолта 1998 года подорожал до 25 рублей. В пять раз! Сегодня он стоит около 150 рублей. И если он подорожает на те же 20 рублей, то цена станет 170 рублей, что составит всего 1,13 раза.

В школе нас учат понятиям арифметической и геометрической прогрессий. Ну, это где каждый следующий член последовательности либо НА сколько-то больше, либо ВО сколько-то больше предыдущего. Геометрические прогрессии в экономике встречаются разве что в финансах, когда учат сложные проценты.

А в институте людей, которые рассуждают об экономике, должны бы учить закону убывающей производительности факторов производства (или убывающей предельной полезности), где дополнительная единица фактора производства (например, труда) приносит меньше дополнительной продукции, чем предыдущая.

Для описания таких манипуляций есть даже специальный термин - "эффект низкого старта". Если вы растете с 1 до 2, у вас двукратный рост! Если вы растете со 10 до 12, у вас рост всего в 1,2 раза. Но при этом, чего-то стало больше на 2 единицы, а не на 1!

В анализе данных следует аккуратно подходить к вопросу использования метрик, отражающих рост. А также к вопросу подбора тех показателей, по которым этот самый рост считается.

Получил обратную связь по курсу "Аналитика данных и машинное обучение" в Иннополисе

Ну... не спорю :)

Два курса "Анализ данных и машинное обучение".

Было все: от классического ML до компьютерного зрения и написания собственного чат-бота. Создавали свои нейронки, дообучали существующие, писали приложения.

Всем слушателями, кто на меня подписан, желаю успешного применения полученных навыков в новом году.

Всем, кто ещё не освоил пайтон и машинное обучение: в новом году срочно записываться на мои курсы! 😉

Дорогие подписчики, уважаемые слушатели и участники моих курсов!

Поздравляю вас с наступающим новым годом 🎄

Желаю вам в новом году не сбавлять темпов, осваивать новые навыки, расти профессионально, не пасовать перед трудностями и получать радости от того, что удалось сделать что-то, чего вы раньше не умели 💪

Ну и параллельно с серьёзным, будем изучать прекрасное 😆

Когда естественный интеллект не сработал. Доброе утро!

Эту мысль я пытаюсь доносить в любой аудитории, где идет речь про машинное обучение или нейросети.

Пока у вас все хранится на бумажках, в голове или даже в куче эксель файлов, никакая "иишка" магии не сделает.

...Доменных печей - в суперкостер, автомобилей - в суперконей, телеграм - в суперголубей.

Ваши варианты, что еще можно переименовать?

О чем нужно помнить тем, кто сейчас с энтузиазмом пытается все "иизировать"