https://3dnews.ru/1080716/iibot-chatgpt-s-uspehom-sdal-vipusknoy-ekzamen-v-prestignoy-shkole-biznesa

#chatgpt

"Профессор отметил, что ИИ-бот «потрясающе справляется с основными вопросами управления операциями и анализа процессов, включая те, которые основаны на тематических исследованиях», добавив, что наблюдались и проблемы при ответах на «более сложные вопросы анализа процессов».

Однако, по мнению преподавателя, в итоге ChatGPT «получил бы на экзамене оценку от B до B-». Хотя это не высший балл, он является проходным, и экзамен считается сданным. Профессор также сообщил, что ИИ-бот «хорошо показал себя при подготовке юридических документов, и некоторые считают, что следующее поколение этой технологии может даже сдать экзамен на адвоката».

Предприниматель-миллиардер Марк Кьюбан (Mark Cuban) отметил, что ChatGPT находится «всего лишь в зачаточном состоянии». «Представьте, как будет выглядеть GPT 10-го поколения», — добавил он.

С ним согласен Эндрю Кароли (Andrew Karolyi), декан бизнес-колледжа SC Johnson в Корнельском университете, заявивший на этой неделе газете Financial Times: «Мы все знаем наверняка, что ChatGPT никуда не денется. Во всяком случае, эти ИИ-технологии будут становиться всё лучше и лучше. Руководству факультетов и университетов необходимо инвестировать в образование».

«Я считаю, что ИИ не заменит людей, но люди, которые используют ИИ, собираются заменить людей», — сообщила Financial Times Кара МакВильямс (Kara McWilliams), глава лаборатории ETS Product Innovation Labs, разработавшей инструмент для выявления использования ИИ при ответах.

Тервиш отметил влияние, которое произвело появление электронных калькуляторов, и предположив, что нечто подобное может произойти с такими решениями, как ChatGPT. «До появления калькуляторов и других вычислительных устройств многие фирмы нанимали сотни сотрудников, чьей задачей было ручное выполнение математических операций, таких как умножение или преобразование матриц, — написал Тервиш в исследовании. — Очевидно, что такие задачи теперь автоматизированы, и ценность связанных с ними навыков резко снизилась. Точно так же любая автоматизация навыков, которым обучают на наших программах MBA, потенциально может снизить ценность образования»."

#dating #prototyping #ml #labelling

https://towardsdatascience.com/beware-of-using-the-str-casefold-method-when-dealing-with-strings-in-python-bd7b7ccd59ea

#python #gems

#python #tricks #nwise #casefold #rml #tee

Собственно, где я и заметил использование casefold. Стоит посмотреть полностью, если кто не знал.

https://www.youtube.com/watch?v=iE5QLrzkGBU

https://www.youtube.com/watch?v=7uB7Bx8XU_g&ab_channel=MercuryClassicsMusic

#openings #broadchurch

Through dark and light I fight to be
So close,
Shadows and lies mask you from me
So close,
Bath my skin the darkness within
So close,
The war of our lives no one can win

The missing piece I yearn to find
So close,
Please clear the anguish from my mind
So close,
But when the truth of you comes clear,
So close,
I wish my life I'd never come near,
So close.

https://soundcloud.com/mercurykx/02-so-close-ft-arn-r-dan?in=mercurykx/sets/broadchurch-ep

Мой друг Игорь написал подробную статью про ChatGPT - которая скорее является полноценным обзором, который зайдет как новичкам, так и спецам. Советую прочитать

Еще у него есть Телеграм Канал, но это уже на ваш страх и риск

#ml #explainability #shap

Что, если кэфы Шеппли вычисляются слишком долго? Давайте попробуем при их вычислении уйти от подстановки всех значений переменной в сторону полного переобучения модели БЕЗ этой переменной (Naive Shapley), подумал автор этого поста. Идея интересная, только реальным сравнением и можно выявить слабости существующих инструментов (см. пост выше про баг в матплотлибе). Но, мне кажется, картинка из бенча самого автора весьма выразительна.

#ml #explainability #shap

"Prediction is a game played by the feature values."

https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/shapley.html

#ml #shap #interpretability #robustness

Вы работаете над задачей объяснения вклада признаков в результат некоторого бизнес-процесса. Натренировали неплохую модель (видите, что на test предсказания значимо лучше случайного гадания aka DummyClassifier). Посчитали кэфы Шепли, отсортировали по модулю, и собираетесь уже презентовать в статье/руководству/заказчику. И вдруг, перезапустив обучение, видите, что с новым инстансом классификатора список фичей существенно изменил порядок: некоторые фичи в списке упали, другие взлетели.