#news #yearsummary
Наверное, надо написать несколько слов о моих "достижениях" в 2024-м году. По сути, их нет. Начал несколько интересных проектов, но ничего не довёл до конца.
Написал несколько статей по ML, для публикации пока недостаточно хороши, скорее всего, пойдут в стол.
Проект с расшифровкой и суммаризацией трейдерских интервью силами LLM остановился на неплохой отметке, но заброшен.
Библиотека отбора признаков на реальных проектах пока себя показывает плохо, а нормального сравнения алгоритмов я так пока и не сделал, так что неясно, почему это происхоит.
Моя будущая супер классная библиотека HPT пока на стадии самого зарождения.
В трейдинге на истории получены перспективные результаты, но в прод ничего не запущено.
Со спортом тоже история слабая, но что-то пытаюсь сделать.
С обучением плохо, ничему системно не обучался.
Надеюсь, в 2025-м смогу работать более сфокусировано, и результаты будут лучше.
Наверное, надо написать несколько слов о моих "достижениях" в 2024-м году. По сути, их нет. Начал несколько интересных проектов, но ничего не довёл до конца.
Написал несколько статей по ML, для публикации пока недостаточно хороши, скорее всего, пойдут в стол.
Проект с расшифровкой и суммаризацией трейдерских интервью силами LLM остановился на неплохой отметке, но заброшен.
Библиотека отбора признаков на реальных проектах пока себя показывает плохо, а нормального сравнения алгоритмов я так пока и не сделал, так что неясно, почему это происхоит.
Моя будущая супер классная библиотека HPT пока на стадии самого зарождения.
В трейдинге на истории получены перспективные результаты, но в прод ничего не запущено.
Со спортом тоже история слабая, но что-то пытаюсь сделать.
С обучением плохо, ничему системно не обучался.
Надеюсь, в 2025-м смогу работать более сфокусировано, и результаты будут лучше.
❤5
#matplotlib #charting #visualisations
https://towardsdatascience.com/from-default-python-line-chart-to-journal-quality-infographics-80e3949eacc3
https://towardsdatascience.com/from-default-python-line-chart-to-journal-quality-infographics-80e3949eacc3
Towards Data Science
From Default Python Line Chart to Journal-Quality Infographics | Towards Data Science
Transform boring default Matplotlib line charts into stunning, customized visualizations
👍3
#noml
Классно расписан подход "от простого к сложному". У меня всегда с этим сложности, хочется сразу сделать круто. А не надо круто, надо для начала "достаточно хорошо".
https://medium.com/@arthurgassner/swiss-energy-forecast-ml-solution-from-the-ground-up-modelling-4-6-4a6093abbadb
Классно расписан подход "от простого к сложному". У меня всегда с этим сложности, хочется сразу сделать круто. А не надо круто, надо для начала "достаточно хорошо".
https://medium.com/@arthurgassner/swiss-energy-forecast-ml-solution-from-the-ground-up-modelling-4-6-4a6093abbadb
Medium
Swiss Energy Forecast | ML solution from the ground up — Modelling (4/6)
Predicting future energy consumption.
👍2
#ai #llms #openai #o3
“Several years,” said the Fields medalist. “Hold my beer,” said the artificial intelligence.
"I’m not sure what to think. The variance in intelligence across tasks is still high or o3 wouldn’t fail a single ARC-AGI task while striding through FrontierMath, but the last bastions resisting the unstoppable advance of AI seem to be falling one by one. "
https://albertoromgar.medium.com/openai-o3-model-is-a-message-from-the-future-update-all-you-think-you-know-about-ai-7cdb3a5df199
“Several years,” said the Fields medalist. “Hold my beer,” said the artificial intelligence.
"I’m not sure what to think. The variance in intelligence across tasks is still high or o3 wouldn’t fail a single ARC-AGI task while striding through FrontierMath, but the last bastions resisting the unstoppable advance of AI seem to be falling one by one. "
https://albertoromgar.medium.com/openai-o3-model-is-a-message-from-the-future-update-all-you-think-you-know-about-ai-7cdb3a5df199
Medium
OpenAI o3 Model Is a Message From the Future: Update All You Think You Know About AI
Incredible, a miracle, more than just a better state-of-the-art AI model
#dsp #pylops
https://medium.com/@matteoravasi/python-is-slow-solving-large-scale-inverse-problem-with-mpi-accelerated-multi-gpus-2dafc66b1db2
https://medium.com/@matteoravasi/python-is-slow-solving-large-scale-inverse-problem-with-mpi-accelerated-multi-gpus-2dafc66b1db2
Medium
Python is slow? Solving large-scale inverse problem with MPI-accelerated multi-GPUs
Boost your inverse problems with PyLops and its latest MPI-accelerated multi-GPUs features
#drift #jsd #monitoring #mlops
https://towardsdatascience.com/how-to-understand-and-use-jensen-shannon-divergence-b10e11b03fd6
https://towardsdatascience.com/how-to-understand-and-use-jensen-shannon-divergence-b10e11b03fd6
Medium
How to Understand and Use the Jensen-Shannon Divergence
A primer on the math, logic, and pragmatic application of JS Divergence — including how it is best used in drift monitoring
#pricing #mabs
Очень понравились статьи этого товарища о применении многоруких бандитов (в т.ч. контекстных) в ценообразовании. Классные симуляции для каждого случая, прямо образец, как нужно тестировать систему принятия решений (да-да, на синтетике).
https://towardsdatascience.com/dynamic-pricing-with-multi-armed-bandit-learning-by-doing-3e4550ed02ac
https://towardsdatascience.com/dynamic-pricing-with-contextual-bandits-learning-by-doing-b88e49f55894
Очень понравились статьи этого товарища о применении многоруких бандитов (в т.ч. контекстных) в ценообразовании. Классные симуляции для каждого случая, прямо образец, как нужно тестировать систему принятия решений (да-да, на синтетике).
https://towardsdatascience.com/dynamic-pricing-with-multi-armed-bandit-learning-by-doing-3e4550ed02ac
https://towardsdatascience.com/dynamic-pricing-with-contextual-bandits-learning-by-doing-b88e49f55894
Medium
Dynamic Pricing with Multi-Armed Bandit: Learning by Doing
Applying Reinforcement Learning strategies to real-world use cases, especially in dynamic pricing, can reveal many surprises
✍1
#pit #calibration #metrics
Как-то я совсем пропустил эту идею с PIT. Диаграммы рассеяния я постоянно использую, надо бы и PIT графики заценить.
Advantages of PIT over Binned Probabilities:
Continuous Assessment:
PIT uses the entire predicted distribution for each observation, providing a continuous view of calibration rather than relying on discretized bins.
This avoids issues with arbitrarily choosing bin edges or having too few samples per bin, which can bias binned reliability diagrams.
Higher Resolution:
PIT evaluates the full shape of the calibration, capturing subtle patterns in miscalibration that might be lost in coarse binning.
Better for Continuous Variables:
PIT is particularly advantageous for continuous outcomes (e.g., temperature, stock prices) where using bins can be challenging or lead to overly smoothed results.
Works Naturally for CDF Predictions:
If your model directly predicts cumulative probabilities (e.g., quantile regression or distributional models), PIT aligns naturally with this representation. Binned probabilities may not integrate smoothly with these types of predictions.
Uniform Distribution Diagnostic:
PIT values being uniformly distributed under perfect calibration provide a statistically robust test of calibration, allowing for formal hypothesis testing (e.g., Kolmogorov-Smirnov test or histogram-based goodness-of-fit tests).
Advantages of Binned Probabilities:
Intuitive Visualization:
Binned reliability diagrams are easier for non-experts to understand, as they directly show how predicted probabilities correspond to observed frequencies.
Focused on Predicted Probabilities:
These diagrams emphasize the calibration of specific probability ranges (e.g., "Does a predicted 70% chance event happen 70% of the time?"), which is useful for discrete probabilistic predictions like classification.
Handles Classification Tasks Well:
For binary classification tasks, binned probabilities are more direct and interpretable, especially when dealing with predicted probabilities rather than full distributions.
PS. Попробовал я эти PIT диаграммы, для классификаторов это вообще не подходит (
https://medium.com/@maltetichy/demystifying-the-probability-integral-transform-77b7de3a3af9
Как-то я совсем пропустил эту идею с PIT. Диаграммы рассеяния я постоянно использую, надо бы и PIT графики заценить.
The Probability Integral Transform (PIT) and binned reliability diagrams (e.g., plotting binned probabilities vs. real hit frequencies) are both tools for evaluating the calibration of probabilistic predictions, but they have distinct advantages and limitations:
Advantages of PIT over Binned Probabilities:
Continuous Assessment:
PIT uses the entire predicted distribution for each observation, providing a continuous view of calibration rather than relying on discretized bins.
This avoids issues with arbitrarily choosing bin edges or having too few samples per bin, which can bias binned reliability diagrams.
Higher Resolution:
PIT evaluates the full shape of the calibration, capturing subtle patterns in miscalibration that might be lost in coarse binning.
Better for Continuous Variables:
PIT is particularly advantageous for continuous outcomes (e.g., temperature, stock prices) where using bins can be challenging or lead to overly smoothed results.
Works Naturally for CDF Predictions:
If your model directly predicts cumulative probabilities (e.g., quantile regression or distributional models), PIT aligns naturally with this representation. Binned probabilities may not integrate smoothly with these types of predictions.
Uniform Distribution Diagnostic:
PIT values being uniformly distributed under perfect calibration provide a statistically robust test of calibration, allowing for formal hypothesis testing (e.g., Kolmogorov-Smirnov test or histogram-based goodness-of-fit tests).
Advantages of Binned Probabilities:
Intuitive Visualization:
Binned reliability diagrams are easier for non-experts to understand, as they directly show how predicted probabilities correspond to observed frequencies.
Focused on Predicted Probabilities:
These diagrams emphasize the calibration of specific probability ranges (e.g., "Does a predicted 70% chance event happen 70% of the time?"), which is useful for discrete probabilistic predictions like classification.
Handles Classification Tasks Well:
For binary classification tasks, binned probabilities are more direct and interpretable, especially when dealing with predicted probabilities rather than full distributions.
PS. Попробовал я эти PIT диаграммы, для классификаторов это вообще не подходит (
https://medium.com/@maltetichy/demystifying-the-probability-integral-transform-77b7de3a3af9
Medium
Demystifying the Probability Integral Transform
The Probability Integral Transform formalizes an intuitive and comprehensible approach to validating probabilistic predictions.
#openai #chatgpt #llms
"Анонсированный в конце прошлого года тарифный план ChatGPT Pro стоимостью $200 в месяц оказался слишком популярным, что негативно сказывается на компании. Из-за того, что пользователи используют эту подписку гораздо активнее, чем ожидалось, компания несёт убытки, сообщил генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman).
«Я лично выбрал цену, и подумал, что мы заработаем немного денег», — цитирует ресурс TechCrunch сообщение Альтман на платформе X.
Тарифный план ChatGPT Pro включает неограниченный доступ ко всем моделям OpenAI, включая мощнейшую o1 pro — улучшенную версию модели o1, которая выделяется способностью к рассуждению и умением логически решать задачи. Также подписка предоставляет доступ к голосовому режиму Advanced Voice Mode, позволяющему вести беседу, максимально приближенную к человеческой. Для пользователей ChatGPT Plus установлен дневной лимит на использование этих функций, в то время как бесплатные пользователи могут воспользоваться только их ограниченным превью.
OpenAI всё ещё не приносит прибыли, что вызывает сомнения в окупаемости вложений инвесторов, которые составили около $20 млрд. Ранее компания сообщила, что ожидает в 2024 году убытки в размере около $5 млрд при выручке в $3,7 млрд. Это связано со значительными расходами на персонал, аренду офисов и инфраструктуру для обучения ИИ. По сообщениям, только поддержка ChatGPT в определённый момент обходилась OpenAI примерно в $700 тыс. в день."
https://3dnews.ru/1116301/openai-teryaet-dengi-na-podpiske-chatgpt-pro-stoimostyu-200-v-mesyats-izza-eyo-visokoy-populyarnosti
"Анонсированный в конце прошлого года тарифный план ChatGPT Pro стоимостью $200 в месяц оказался слишком популярным, что негативно сказывается на компании. Из-за того, что пользователи используют эту подписку гораздо активнее, чем ожидалось, компания несёт убытки, сообщил генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman).
«Я лично выбрал цену, и подумал, что мы заработаем немного денег», — цитирует ресурс TechCrunch сообщение Альтман на платформе X.
Тарифный план ChatGPT Pro включает неограниченный доступ ко всем моделям OpenAI, включая мощнейшую o1 pro — улучшенную версию модели o1, которая выделяется способностью к рассуждению и умением логически решать задачи. Также подписка предоставляет доступ к голосовому режиму Advanced Voice Mode, позволяющему вести беседу, максимально приближенную к человеческой. Для пользователей ChatGPT Plus установлен дневной лимит на использование этих функций, в то время как бесплатные пользователи могут воспользоваться только их ограниченным превью.
OpenAI всё ещё не приносит прибыли, что вызывает сомнения в окупаемости вложений инвесторов, которые составили около $20 млрд. Ранее компания сообщила, что ожидает в 2024 году убытки в размере около $5 млрд при выручке в $3,7 млрд. Это связано со значительными расходами на персонал, аренду офисов и инфраструктуру для обучения ИИ. По сообщениям, только поддержка ChatGPT в определённый момент обходилась OpenAI примерно в $700 тыс. в день."
https://3dnews.ru/1116301/openai-teryaet-dengi-na-podpiske-chatgpt-pro-stoimostyu-200-v-mesyats-izza-eyo-visokoy-populyarnosti
3DNews - Daily Digital Digest
Подписка ChatGPT Pro за $200 в месяц стала убыточной для OpenAI из-за слишком большой популярности
Анонсированный в конце прошлого года тарифный план ChatGPT Pro стоимостью $200 в месяц оказался слишком популярным, что негативно сказывается на компании.
#stocks
Жесть )
"«Если бы вы сказали [что осталось ждать] 15 лет до появления полезных квантовых компьютеров, это, вероятно, было бы преуменьшением. Если бы вы сказали 30 лет, то, вероятно преувеличили бы. Но если бы вы выбрали 20 лет, я думаю, многие из нас поверили бы в это», — заявил Хуанг во время беседы с журналистами, отвечая на вопрос о перспективах дальнейшего роста технологий квантовых вычислений.
На этом фоне акции компаний, связанных с квантовыми вычислениями, обвалились. Так ценные бумаги Rigetti Computing подешевели на 40 %, акции IonQ потеряли в цене 37 %, а D-Wave Quantum — более 30 %. Компания Quantum Computing, которая недавно объявила о размещении акций для привлечения $100 млн, подешевела на 37 %."
https://3dnews.ru/1116474/dgense-huang-schitaet-chto-do-poyavleniya-kvantovogo-kompyutera-eshchyo-1530-let
Жесть )
"«Если бы вы сказали [что осталось ждать] 15 лет до появления полезных квантовых компьютеров, это, вероятно, было бы преуменьшением. Если бы вы сказали 30 лет, то, вероятно преувеличили бы. Но если бы вы выбрали 20 лет, я думаю, многие из нас поверили бы в это», — заявил Хуанг во время беседы с журналистами, отвечая на вопрос о перспективах дальнейшего роста технологий квантовых вычислений.
На этом фоне акции компаний, связанных с квантовыми вычислениями, обвалились. Так ценные бумаги Rigetti Computing подешевели на 40 %, акции IonQ потеряли в цене 37 %, а D-Wave Quantum — более 30 %. Компания Quantum Computing, которая недавно объявила о размещении акций для привлечения $100 млн, подешевела на 37 %."
https://3dnews.ru/1116474/dgense-huang-schitaet-chto-do-poyavleniya-kvantovogo-kompyutera-eshchyo-1530-let
3DNews - Daily Digital Digest
Дженсен Хуанг обвалил акции производителей квантовых компьютеров
Акции компаний, работающих в сфере квантовых вычислений, скатились вниз после того, как глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что ожидания рынка от квантовых вычислений слишком велики.
😁1
#security
Нормально так Бен насадегипурил, молодца.
"Анализируя систему показа рекламы, Садегипур нашёл брешь, которая позволила ему выполнить команду в закрытой части серверной инфраструктуры Facebook, фактически получив над сервером полный контроль.
Как сообщает TechCrunch, уязвимость была связана с одним из серверов, используемых Facebook для создания и показа рекламы. Этот сервер оказался подвержен ранее известной и исправленной ошибке в браузере Chrome, который Facebook использует в своей рекламной системе. Садегипур объяснил, что с помощью облегчённой версии браузера Chrome, запускаемой через терминал, он смог взаимодействовать с внутренними серверами компании и получить доступ к управлению ими в качестве администратора."
https://3dnews.ru/1116529/meta-zaplatila-100-000-nezavisimomu-testirovshchiku-za-obnarugenie-uyazvimosti-v-facebook
Нормально так Бен насадегипурил, молодца.
"Анализируя систему показа рекламы, Садегипур нашёл брешь, которая позволила ему выполнить команду в закрытой части серверной инфраструктуры Facebook, фактически получив над сервером полный контроль.
Как сообщает TechCrunch, уязвимость была связана с одним из серверов, используемых Facebook для создания и показа рекламы. Этот сервер оказался подвержен ранее известной и исправленной ошибке в браузере Chrome, который Facebook использует в своей рекламной системе. Садегипур объяснил, что с помощью облегчённой версии браузера Chrome, запускаемой через терминал, он смог взаимодействовать с внутренними серверами компании и получить доступ к управлению ими в качестве администратора."
https://3dnews.ru/1116529/meta-zaplatila-100-000-nezavisimomu-testirovshchiku-za-obnarugenie-uyazvimosti-v-facebook
3DNews - Daily Digital Digest
Meta✴ заплатила $100 000 независимому тестировщику за обнаружение уязвимости в Facebook✴
Компания Meta выплатила $100 000 независимому специалисту в области кибербезопасности Бену Садегипуру (Ben Sadeghipour) за обнаружение серьёзной уязвимости на платформе. Анализируя систему показа рекламы, Садегипур нашёл брешь, которая позволила ему выполнить…
#politics #ai #llms
"Джо Байден (Joe Biden) перед уходом с поста намерен ввести дополнительные ограничения на экспорт чипов искусственного интеллекта (ИИ), производимых, в частности, компанией Nvidia. Эти меры направлены на усиление контроля над передовыми технологиями и предотвращение их попадания в руки Китая и ряд других стран, включая Россию. Экспорт обученных ИИ-моделей также будет прекращён."
Получается, могут и онлайн доступ к ИИ нам закрыть?
https://3dnews.ru/1116530/administratsiya-baydena-naposledok-eshchyo-bolshe-ugestochaet-eksportnie-ogranicheniya-na-iichipi
"Джо Байден (Joe Biden) перед уходом с поста намерен ввести дополнительные ограничения на экспорт чипов искусственного интеллекта (ИИ), производимых, в частности, компанией Nvidia. Эти меры направлены на усиление контроля над передовыми технологиями и предотвращение их попадания в руки Китая и ряд других стран, включая Россию. Экспорт обученных ИИ-моделей также будет прекращён."
Получается, могут и онлайн доступ к ИИ нам закрыть?
https://3dnews.ru/1116530/administratsiya-baydena-naposledok-eshchyo-bolshe-ugestochaet-eksportnie-ogranicheniya-na-iichipi
3DNews - Daily Digital Digest
Байден напоследок полностью заблокирует поставки любых ИИ-чипов в Россию
Джо Байден (Joe Biden) перед уходом с поста намерен ввести дополнительные ограничения на экспорт чипов искусственного интеллекта (ИИ), производимых, в частности, компанией Nvidia.
#spacex
"Среди изменений Starship Version 2 значатся:
вакуумная оболочка линий подачи топлива;
новая система подачи топлива вакуумных двигателей Raptor на корабле;
улучшенный модуль авионики с управлением клапанами корабля и чтением датчиков;
переработанные датчики навигации и позиционирования по звёздам;
встроенные умные батареи и блоки питания, распределяющие 2,7 МВт мощности по системам корабля;
число камер на борту корабля выросло до 30.
Система авионики нового поколения потребуется при реализации будущих миссий — она поможет доказать, что Starship можно заправлять на орбите, и что корабль способен возвращаться на стартовую площадку. Starship получил более мощный бортовой компьютер и новые антенны — корабль сможет связаться со спутниками Starlink и GPS, что поможет ему транслировать видео высокой чёткости по каналу шириной 120 Мбит/с и телеметрию. Усовершенствована конструкция обшивки Starship — теперь она включает резервный слой на случай повреждения внешних плиток.
В ходе трёх последних запусков космические корабли благополучно производили посадку в Индийском океане, но при входе в атмосферу от их обшивки отрывались теплопоглощающие плитки, с трудом выдерживая воздействие температур до 1430 °C. Для предстоящего полёта с некоторых участков корабля инженеры вообще сняли плитку, чтобы «испытать на прочность» эти части; они также сгладили и сузили линию края плитки, где керамический теплозащитный экран переходит в обшивку корабля из нержавеющей стали — это должно помочь устранить проблемные «горячие точки», обнаруженные во время входа в атмосферу при последнем испытательном полёте. Будут испытаны несколько обновлённых вариантов плитки, в том числе с активным охлаждением. Наконец, во время спуска Starship будет лететь по более сложной траектории, что поможет выявить структурные ограничения закрылков нового образца в точке максимального давления при входе в атмосферу."
https://3dnews.ru/1116599/dlya-sedmogo-ispitatelnogo-polyota-spacex-podgotovila-bolee-visokuyu-i-tyagyoluyu-versiyu-starship
"Среди изменений Starship Version 2 значатся:
вакуумная оболочка линий подачи топлива;
новая система подачи топлива вакуумных двигателей Raptor на корабле;
улучшенный модуль авионики с управлением клапанами корабля и чтением датчиков;
переработанные датчики навигации и позиционирования по звёздам;
встроенные умные батареи и блоки питания, распределяющие 2,7 МВт мощности по системам корабля;
число камер на борту корабля выросло до 30.
Система авионики нового поколения потребуется при реализации будущих миссий — она поможет доказать, что Starship можно заправлять на орбите, и что корабль способен возвращаться на стартовую площадку. Starship получил более мощный бортовой компьютер и новые антенны — корабль сможет связаться со спутниками Starlink и GPS, что поможет ему транслировать видео высокой чёткости по каналу шириной 120 Мбит/с и телеметрию. Усовершенствована конструкция обшивки Starship — теперь она включает резервный слой на случай повреждения внешних плиток.
В ходе трёх последних запусков космические корабли благополучно производили посадку в Индийском океане, но при входе в атмосферу от их обшивки отрывались теплопоглощающие плитки, с трудом выдерживая воздействие температур до 1430 °C. Для предстоящего полёта с некоторых участков корабля инженеры вообще сняли плитку, чтобы «испытать на прочность» эти части; они также сгладили и сузили линию края плитки, где керамический теплозащитный экран переходит в обшивку корабля из нержавеющей стали — это должно помочь устранить проблемные «горячие точки», обнаруженные во время входа в атмосферу при последнем испытательном полёте. Будут испытаны несколько обновлённых вариантов плитки, в том числе с активным охлаждением. Наконец, во время спуска Starship будет лететь по более сложной траектории, что поможет выявить структурные ограничения закрылков нового образца в точке максимального давления при входе в атмосферу."
https://3dnews.ru/1116599/dlya-sedmogo-ispitatelnogo-polyota-spacex-podgotovila-bolee-visokuyu-i-tyagyoluyu-versiyu-starship
3DNews - Daily Digital Digest
Для седьмого испытательного полёта SpaceX подготовила более высокую и тяжёлую версию Starship
В минувший четверг, 9 января, SpaceX выкатила на стартовую площадку космодрома Starbase в Южном Техасе увеличенный вариант космического корабля Starship и установила его на ускоритель Super Heavy — седьмой испытательный полёт ракеты может состояться уже в…
#wisdom
"A computer should make both
calculations and graphs. Both sorts of
output should be studied; each will
contribute to understanding."
Anscombe (1973)
"A computer should make both
calculations and graphs. Both sorts of
output should be studied; each will
contribute to understanding."
Anscombe (1973)
#wisdom
When it comes to making predictions one cannot filter out outliers; one does not simply say ‘I am not going to produce a prediction for that particular point’.
When it comes to making predictions one cannot filter out outliers; one does not simply say ‘I am not going to produce a prediction for that particular point’.
#books #toboml
Читаю сейчас The Orange Book of Machine Learning: The essentials of making predictions using supervised regression and classification for tabular data автора Carl McBride Ellis. Как понял, это квинтэссенция его ML-курса.
Интересен его взгляд на концепции ML, начиная даже от выбора структуры книги (к примеру, я бы разделы организовал иначе). Ну и потихоньку узнаёшь неожиданные вещи, о которых раньше и не задумывался, например:
What is The Datasaurus Dozen?
The Mahalanobis distance is the multivariate generalization of the z-score.
The main thing we are looking out for are plateaux on the eCDF.
Kolmogorov-Smirnov test is based on finding the largest vertical distance between the two eCDF.
What is Conformalized quantile regression (CQR)?
XGBoost has Random Forest and is significantly faster than the scikit-learn implementation.
и т.д., так что советую прочитать эту компиляцию. Да, некоторые моменты спорные, английский немного хромает, но содержание может стоить потраченного времени, что-то увидите с других углов и сумеете лучше понять.
Ниже приведу наиболее понравившиеся лично мне сниппеты.
https://carl-mcbride-ellis.github.io/TOBoML/TOBoML.pdf
Читаю сейчас The Orange Book of Machine Learning: The essentials of making predictions using supervised regression and classification for tabular data автора Carl McBride Ellis. Как понял, это квинтэссенция его ML-курса.
Интересен его взгляд на концепции ML, начиная даже от выбора структуры книги (к примеру, я бы разделы организовал иначе). Ну и потихоньку узнаёшь неожиданные вещи, о которых раньше и не задумывался, например:
What is The Datasaurus Dozen?
The Mahalanobis distance is the multivariate generalization of the z-score.
The main thing we are looking out for are plateaux on the eCDF.
Kolmogorov-Smirnov test is based on finding the largest vertical distance between the two eCDF.
What is Conformalized quantile regression (CQR)?
XGBoost has Random Forest and is significantly faster than the scikit-learn implementation.
и т.д., так что советую прочитать эту компиляцию. Да, некоторые моменты спорные, английский немного хромает, но содержание может стоить потраченного времени, что-то увидите с других углов и сумеете лучше понять.
Ниже приведу наиболее понравившиеся лично мне сниппеты.
https://carl-mcbride-ellis.github.io/TOBoML/TOBoML.pdf
#toboml #missing
Donald Rubin created a taxonomy for different types of missing data, depending on how the data came to be missing in the first place.
• MCAR (missing completely at random) whether the data is missing or not has
nothing to do with the data itself.
• MAR (missing at random)
• MNAR (missing not at random) the p
Donald Rubin created a taxonomy for different types of missing data, depending on how the data came to be missing in the first place.
• MCAR (missing completely at random) whether the data is missing or not has
nothing to do with the data itself.
• MAR (missing at random)
• MNAR (missing not at random) the p
OUP Academic
Inference and missing data
AbstractSUMMARY. When making sampling distribution inferences about the parameter of the data, θ, it is appropriate to ignore the process that causes missi