#math #geometry

Кто ещё помнит теоремы о треугольниках, ставьте на паузу и пробуйте решить )

https://www.youtube.com/watch?v=ofZEN6GOAk0

#ml #definitions

На удивление часто встречается определение ML как "обучение компьютеров без явного программирования". А ведь нет ничего более далёкого от истины, так как 90% работы дата сайентиста в ML формально выражается как раз в явном программировании )

#music #piano #cats

https://www.youtube.com/watch?v=9lbhSyMLR-M

#ml #medicine #asthma #breastcancer

Интересная structure-leveraged функция потерь.

https://www.youtube.com/watch?v=_5H8fwAZQjc

#hardware #storage #silica #microsoft

https://youtu.be/-rfEYd4NGQg

#dask #cudf

https://www.youtube.com/watch?v=8ZMzsTbfImU

#featureselection #knockoffs #hmm #fdr

“The Knockoffs Framework: New Statistical Tools for Replicable Selections”
Emmanuel Candès, Stanford University

Abstract: A common problem in modern statistical applications is to select, from a large set of candidates, a subset of variables which are important for determining an outcome of interest. For instance, the outcome may be disease status and the variables may be hundreds of thousands of single nucleotide polymorphisms on the genome. In this talk, we develop an entirely new read of the knockoffs framework of Barber and Candès (2015), which proposes a general solution to perform variable selection under rigorous type-I error control, without relying on strong modeling assumptions. We show how to apply this solution to a rich family of problems where the distribution of the covariates can be described by a hidden Markov model (HMM). In particular, we develop an exact and efficient algorithm to sample knockoff copies of an HMM, and then argue that combined with the knockoffs selective framework, they provide a natural and powerful tool for performing principled inference in genome-wide association studies with guaranteed FDR control. Finally, our methodology is applied to several datasets aimed at studying the Crohn’s disease and several continuous phenotypes, e.g. levels of cholesterol.

This is joint work with Rina Barber, Yingying Fan, Lucas Janson, Jinchi Lv, Chiara Sabatti and Matteo Sesia.

Institute for Pure and Applied Mathematics, UCLA
September 27, 2018

https://www.youtube.com/watch?v=NuVBHXYBC4k

#dask #as_completed #get_client #queue #variable

https://www.youtube.com/watch?v=ZxNPVTHQwGo

#leaks #security #mts

https://3dnews.ru/1094688/roskomnadzor-podtverdil-fakt-utechki-dannih-klientov-mtsbanka-summa-shtrafa-moget-sostavit-60100-tis-rubley

#war #politics #relocation #savva

Поразительно, какая каша у этого человека (математика, доктора наук) в голове. Корпорации хотят чтоб люди не размножались, религиозное знание достоверно. Миллионы самых активных и умных людей, покинувшие Россию после начала войны - глупцы, не способные предвидеть последствия своих поступков.

https://www.youtube.com/watch?v=UabGSrpEV5c

#bayes #causalpy

https://www.youtube.com/watch?v=XpF07iHeWUQ

#hardware #cpu #amd

"Флагманской моделью серии является 96-ядерный Ryzen Threadripper PRO 7995WX с поддержкой 192 виртуальных потоков, работающий в диапазоне частот от 2,5 до 5,1 ГГц. Процессоры Ryzen Threadripper PRO 7000 предназначены для использования с новой платформой WRX90. Для неё заявляется поддержка восьмиканальной оперативной памяти DDR5-5200 общим объёмом до 2 Тбайт, поддержка 148 (доступны 144) линий PCIe, до 128 из которых относятся к стандарту PCIe 5.0, поддержка разгона процессоров, оперативной памяти, а также наличие дополнительных функций для удалённого управления и повышения безопасности."

https://3dnews.ru/1094721/amd-predstavila-desktopnie-hedtprotsessori-ryzen-threadripper-7000-i-modeli-ryzen-threadripper-7000-pro-dlya-rabochih-stantsiy

#politics #war

А вот другой приспособленец, а скорее даже, мурло пропагандонское, т.н. гоблач. Единственная критика современной исполнительной власти, что он себе позволял, это стеб над Медведевым, когда тот грел кресло. А так оправдает любое преступление, ложь, некомпетентность руководства страны. Язык подвешен отлично, врёт складно. Плюс много читает, много знает. Как он классифицирует резню евреев, устроенную недавно террористами Хамаз? "Порезвились, за каким-то бесом". Редкостный ублюдок, однако.

https://vk.com/video-3156562_456246881

#ml

Чёт задумался: что, если в большинстве примеров датасета точность прогноза примерно на одном уровне, но в некоторые нечастые моменты (например, при стечении некоторых обстоятельств) она резко повышается или резко падает? Как это увидеть при моделировании?

Написал небольшую статейку про динамический хедж - рекомендую!
https://smart-lab.ru/company/alorbroker/blog/951811.php

#timeseries

Классно оформленная презентация!

https://www.youtube.com/watch?v=zmfe2RaX-14

#huang #nvidia

Удивительно, насколько Дженсен в теме про ИИ, графику и железо. Также интересен его подход к управлению компанией.
А ещё он считает, что развитие ИИ вовсе не приведёт к безработице - напротив, с увеличением производительности компании станут больше нанимать для более глубоких исследований.

"Дженсен Хуанг родился на Тайване 60 лет назад; когда он был ребёнком, его семья перебралась сначала в Таиланд, а затем в США. Решение о создании NVIDIA было принято в 1993 году на встрече с двумя другими учредителями в ресторане Denny’s в калифорнийском Сан-Хосе. До этого Хуанг успел поработать в AMD и LSI Logic; сейчас же он уверяет, что не стал бы создавать собственную компанию, будь ему снова 30 лет.

В недавнем интервью подкасту Acquired лидер NVIDIA заявил, что главная «сверхспособность» предпринимателя — способность обмануть самого себя и заставить себя поверить, что «не так уж это и сложно». А самый большой его страх — неспособность поддержать сотрудников на пути к успеху, и этот вопрос терзает его с самого основания компании: приходящие в компанию новые сотрудники в итоге начинают верить в её видение и принимают устремления NVIDIA как свои собственные. Налаженная в компании «сеть поддержки» помогла подчиненным ни разу не разочароваться в нём за все 30 лет, говорит Хуанг, и это позволило NVIDIA стать такой, какой она является сегодня."

https://youtu.be/y6NfxiemvHg

#supercomputers #hardware

"Ливерморская национальная лаборатория им. Э. Лоуренса (LLNL) Министерства энергетики США опубликовала видео (см. ниже), демонстрирующее процесс сборки вычислительного комплекса El Capitan, которому предстоит стать самым мощным суперкомпьютером мира. В текущем рейтинге TOP500 лидирует система Frontier, установленная в Национальной лаборатории Окриджа (ORNL), также принадлежащей Министерству энергетики США. Быстродействие Frontier достигает 1,194 Эфлопс.

Суперкомпьютер El Capitan сможет демонстрировать производительность более 2 Эфлопс (FP64). Сборка комплекса началась в июле нынешнего года, а ввод в эксплуатацию запланирован на середину 2024-го. Стоимость проекта оценивается приблизительно в $600 млн. В основе El Capitan — платформа HPE Cray Shasta.

В проекте El Capitan задействованы сотни сотрудников LLNL и отраслевых партнёров. Суперкомпьютер состоит из тысяч вычислительных узлов и требует столько же энергии, сколько город среднего размера. В течение нескольких лет специалисты готовили инфраструктуру для El Capitan, создавая подсистемы электропитания и охлаждения, устанавливая компоненты и монтируя сетевые соединения. После запуска суперкомпьютер будет использоваться для решения задач в сферах ядерной энергетики, национальной безопасности, здравоохранения, изменений климата и пр."

https://youtu.be/MPRjIlgVwlg

#tools #carpentry

Роллс-ройс всех верстаков! )

https://www.youtube.com/watch?v=pvVrVdqA9OE