Aspiring Data Science – Telegram
Aspiring Data Science
385 subscribers
465 photos
12 videos
12 files
2.15K links
Заметки экономиста о программировании, прогнозировании и принятии решений, научном методе познания.
Контакт: @fingoldo

I call myself a data scientist because I know just enough math, economics & programming to be dangerous.
Download Telegram
#catboost #gpu

Потестил катбуст на мультигпу (task_type="GPU", devices="0-4"). Пробовал 1, 2 и 4 rtx 3090. Выяснилось, что в скорости обучения улучшений нет никаких, даже наоборот - с 2мя GPU медленнее, и только с 4мя время обучения выходит на уровень 1 GPU. Единственный, похоже, бонус от мультигпу - увеличенный совместный объём VRAM.
1
#crypto

"22 мая 2010 года криптомайнер Ласло Ханец (Laszlo Hanyecz) совершил первую зарегистрированную коммерческую транзакцию с биткоинами, заплатив 10 000 BTC за две пиццы Papa John’s, которые тогда стоили примерно $40. Это стало поворотным моментом, изменившим отношение к криптовалюте. Сейчас за 10 000 BTC можно купить более 70 миллионов пицц. При текущем курсе биткоина в $111 800 они стоят более $1,1 млрд."

https://3dnews.ru/1123302/den-bitkoinpitstsi-15-let-nazad-mayner-kupil-dve-pitstsi-za-10-000-btc-segodnya-eto-11-mlrd
#biology #lifeorigin

Это нужно изучать психологам, похоже. Почему люди продолжают пользоваться всеми благами цивилизации и научного подхода, но в какой-то момент начинают научный подход отрицать, отрицать саму реальность, лгать, манипулировать. Зачем вы это делаете? Какой % из вас понимает, что вы лжёте? Я подозреваю, что высокий.

https://www.youtube.com/live/j9mBdgbvtmY
🤡1
#chess

Шахматы Фишера показывают реальную силу игры человека.
Вон как эвалбар скачет даже у Магнуса. Такое редко увидишь в классике, где топовые шахматисты все дебюты уже проанализирвали мощными компами и знают лучшие линии по 15-20 ходов вперёд, да и просто хорошо понимают позиции.

Ну и да, красивый мат мог бы получиться.

https://www.youtube.com/watch?v=2bHPMDmFWjQ
#trading #chan #featureengineering

Понравилась идея превращения cs фичей в ts путём формирования синтетического портфеля из активов, отранжированных по cs признаку. Трейдерские метрики такого портфеля уже можно (путём взятия rolling stats) превратить во временнЫе (ts) признаки.

И, что Эрни считает важным, эта техника позволяет признаки, обновляющиеся редко (раз в квартал, к примеру), переводить в обновляющиеся быстро (насколько часто вам будет угодно котировать такой синтетический портфель).

https://www.youtube.com/watch?v=6J9iaXNpCN8