Недавно купил себе новую кровать и что особенно важно, первый раз в жизни - новый матрас

Выбор Матраса - вещь непростая и зависит от кучи факторов: собственного веса, общего веса, положения во время сна (на спине, на боку, на животе), особенностей терморегуляции и тп. Кроме того - пойти в магазин и полежать на матрасе не поможет, по хорошему, чтобы понять матрас, на нем нужно поспать месяц и потом оценить. Здесь все как у людей

В итоге матрас и кровать я выбрал еще в августе, но купил в ноябре, на черную пятницу, сэкономив примерно 1500 фунтов. По итогам месяца могу сказать что покупка себя полностью оправдала. Показатели восстановления и качества сна, согласно Oura Ring (приложу в комментариях) - самые лучшие что у меня были за все три года и улучшения начались ровно в момент замены матраса (сравнил так же год к году). Так что судя по всему, trial period в год мне не пригодится - возвращаться матрас не планирую, а вот вечная гарантия - вполне себе

На очереди, если дойдут руки, попробовать накладку на матрас, которая регулирует температуру и может как охлаждать(водяное охлаждение) так и нагревать, отслеживать фазу сна и менять температуру так, чтобы подводить человека к максимальному лёгкому и полезному просыпанию, а если надо разбудить - включить вибрацию! При этом есть еще и зонирование, если одному партнеру хочется потеплее, а другому похолоднее

В новый год пришла пора раскрыть главный секрет ведения телеграм канала. Подписчиков становится больше в те дни, когда я не пишу в канал и меньше в те дни, когда пишу.

Не в первый раз заметил, что меня пытаются поправить, когда я пишу римскую цифру четыре как IIII. Однако, стоит отметить, что с давних времен четыре пишется как IIII, а IV это все либеральные нововведения. Дарю вам ссылку на печально известный VIIII Легион, который судя по всему сгинул где-то в Британии и о котором сняли кучу фильмов. Он же послужил прототипов для Потерянного Примарха XI легиона из Warhammer 40000

Каждый раз когда я говорю, какая прекрасная погода в Лондоне, местные и приезжие с Индии/Пакистана/Непала и тп очень удивляются. Они не знают, что в то время как в Москве и Подмосковье -20/-30, местные пацаны играют в футбол в +13

Вышла запись подкаста со мной. На мой взгляд поговорили отлично, в том числе обсудили Бога Кузю, хотя возможно цензура не пропустила многое, но на заголовок поставили кажется не самое интересное

Подоспело видео с недавнего выступления о метриках

Валерий Бабушкин - Метрики: от офлайна до иерархии (видео, презентация)

И это снова произошло

Вышла очередная статья от моих друзей, Саши Сахнова и Коли Назарова

Ряд цитат:

Совсем не ошибаться нельзя. Чтобы получить на 100% достоверные результаты, нужно бесконечно много данных. На практике получить столько данных затруднительно. Если совсем не ошибаться нельзя, то хотелось бы ошибаться не слишком часто и контролировать вероятности ошибок.

Предположим, мы решили, что допустимые вероятности ошибок первого и второго рода равны 0.1 и 0.2 соответственно. Будем называть статистический критерий корректным, если его вероятности ошибок первого и второго рода равны допустимым вероятностям ошибок первого и второго рода соответственно.

Как сделать критерий, в котором вероятности ошибок будут равны допустимым вероятностям ошибок?

Вероятность ошибки первого рода по определению равна уровню значимости критерия. Если уровень значимости положить равным допустимой вероятности ошибки первого рода, то вероятность ошибки первого рода должна стать равной допустимой вероятности ошибки первого рода.

Вышло очередное поведенческое интервью

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

Мои друзья из МТС проводят сегодня соревнование на площадке ODS - MTC ML Cup

Это турнир по определению пола/возраста владельца cookie от МТС Digital.

Призовой фонд MTC ML Cup – 650 000 рублей:

Регистрация уже открыта, простая анкета для участников и все подробности – на сайте. Старт сегодня

Меня часто спрашивают про секреты продуктивности, а ответить мне нечего, кроме стандартно-унылого, садись и делай, не отвлекаясь
Симон пошел дальше, нанял пять человек, чтобы они сидели сзади него за 20 баксов в час и не давали отвлекаться

Что из этого вышло, можно прочитать здесь

Забавно что рост в +20% считается автором ничтожным

Most people approach productivity from the bottom up. They notice something about a process that feels inefficient, so they set out to fix that specific problem. They use a website blocker and a habit tracker, but none of these tools address the root problem. Personally, I even went as far as making my own tools, but they yielded at most 20% more productive time. I craved more, and I was willing to go as far as it takes. I wanted to solve productivity top down—with a system that would enforce non stop productivity with zero effort on my part.

Также забавно что чел смог потратить 16*20*30 = 9600 долларов в месяц, на продуктивность, но у него есть room mate

Перечитывал свой архив по статистике и наткнулся на настоящую жемчужину: APTS: Statistical Inference
Сложно охарактеризовать жанр, что-то среднее между манускриптом по философии и учебником по статистике.
Вот выдержка оттуда. Интересующимся - рекомендую

For example, if asked for a set estimate of θ, a Bayesian statistician might produce a 95% High Density Region, and a classical statistician a 95% confidence set, but they might be effectively the same set. But it is not the inference that is the primary concern of the auditor: it is the justification for the inference, among the uncountable other inferences that might have been made but weren’t. The auditor checks the ‘why’, before passing the ‘what’ on to the client.

So the auditor will ask: why do you choose algorithm Ev? The classical statisticianwill reply, “Because it is a 95% confidence procedure for θ, and, among the uncountable number of such procedures, this is a good choice [for some reasons that are then given].”
The Bayesian statistician will reply “Because it is a 95% High Posterior Density region for θ for prior distribution π(θ), and among the uncountable number of prior distributions, π(θ) is a good choice [for some reasons that are then given].” Let’s assume that the reasons are compelling, in both cases. The auditor has a follow-up question for the classicist but not for the Bayesian: “Why are you not concerned about violating the Likelihood Principle?” A well-informed auditor will know the theory of the previous sections, and the consequences of violating the SLP that are given in Section 2.8. For example, violating the SLP is either illogical or obtuse - neither of these properties are desirable in an applied statistician.

This is not an easy question to answer. The classicist may reply “Because it is important to me that I control my error rate over the course of my career”, which is incompatible with the SLP. In other words, the statistician ensures that, by always using a 95% confidence procedure, the true value of θ will be inside at least 95% of her confidence sets, over her career. Of course, this answer means that the statistician puts her career error rate before the needs of her current client. I can just about imagine a client demanding “I want a statistician who is right at least 95% of the time.” Personally, though, I would advise a client against this, and favour instead a statistician who is concerned not with her career error rate, but rather with the client’s particular problem.

Продолжается эпос с улучшением качества сна. Новый матрас и новая подушка оказались удачным вложением, особенно матрас.
Теперь на очереди оценить различные наушники для сна, среди кандидатов:
Bose Sleepbuds II
QuietOn 3.1
Kokoon Nightbuds | Sleep Headphones
Bose QuietComfort Earbuds II

Видимо придется попробовать их все, затем грести в сторону контроля температуры, через что-то вроде этого

Если у вас есть опыт использования наушников для сна, с удовольствием послушаю

Не могу удержаться и не написать шутку для своих. Серия Твитов, которая рассказывает, кто помогает строить так называемый цифровой Гулаг. Первым в списке идет Константин Воронцов, человек, на лекции которого по МЛ в ШАДе в свое время ходили многие и я в том числе. Написано что он делал доклад о технологиях автоматической обработки текстов. наконец то нашлось применение BigARTM!

Кто BigARTM в проде пробовал тот знает, что цифровому Гулагу не быть

Рад, что в 2023 году человек написал диплом, воспользовавшись моим советом из 2020, правда о том как написать диссертацию

Периодически спрашивают - когда добавим новые блоки в Hard ML, например рекомендательные системы или генеративные модели. И сегодня у меня есть ответ. Наконец-то мы научились продавать модули в рамках Hard ML поблочно, это нововведение заняло у нас всего два года. Думаю это дает ответ на многие вопросы сразу

Мы с друзьями предлагаем миграцию из Слака Open Data Science, который имеет все возможности закрыться 21 марта
Лендинг, ссылка на инвайт

И это тоже слак!

P.S. Оказывается Инвайт линк работает только для 400 юзеров и надо его обновлять, будем обновлять
P.P.S. Думал за год люди из РФ привыкли что нужен ВПН, но видимо не все. Нужен ВПН
Инвайт 2 X
Инвайт 3 X
Инвайт 4 X
Инвайт 5 Х
Инвайт 6 X
Инвайт 7

С большой вероятностью прилечу в Ташкент в период с 17 по 22 марта (билеты уже купил). Если у вас есть необоримое желание увидеться или провести какое то мероприятие, можно это обсудить.

UPD: В итоге прилечу 26 марта, обратно 4 апреля

Некоторое описание текущего состояния сообщества ODS

Раскол OpenDataScience и Singularis как победивший форк
#ml #community #career

OpenDataScience – моя основная соцсеть с 2016 года, это просто кладезь умных и амбициозных людей, с кем можно и карьерку обсудить и вопрос по ML задать, так что по опыту реального проекта ответят, и для пет-проджекта или соревнования найти коллег. На моей совести приглашения порядка 30 тыс. членов сообщества, так как для многих сообщество ассоциировалось с курсом по машинному обучению http://mlcourse.ai, который я активно тащил в 2017-2019.

Тем обиднее видеть раскол, который начался в феврале 2022, сначала по понятным причинам выделился Ukrainian Data Science, затем пошли санкции, не самый удачный переезд в Matrix, провал запуска открытого ML курса под руководством другого человека и, наконец, сейчас понятно, что Slack ODS прикроется, скорее всего 21 марта. Думаю, какие-то новости появиться 12 марта, в 8-ой день рождения ODS, но посмотрим.

Возможно, вы видели печальный новости про сотрудничество нашего экс-кумира К.В. Воронцова, а также основателя сообщества ODS Алексея Натекина с РКН. Все это очень печально, но я готов подождать публичного ответа Лёши (с первого раза объясниться не удалось, были только мемы про “научный туризм” и прочее), но уже понятно, что сообщество раскололось, и прежнего ODS не будет. Поэтому в этом посте я хочу поблагодарить Алексея за все что было, а также пригласить вас в форк сообщества Singularis.

OpenDataScience – это явление, сообщество было источником уникальных знаний, крутых историй, социального капитала, да и просто местом, где можно было беззаботно побыть собой, покекать вечером после целого дня корпоративного притворства. За все это надо сказать огромное спасибо Алексею Натёкину – без его драйва, безумия в хорошем смысле, самоотдачи такого сообщества не было бы. Не стоит недооценивать усилия, вложенные в организацию Data Fest, ёлок, митапов, да даже такие мелочи как мёрч – все это было возможным прежде сего благодаря Натекину. Роль Лёши в развитии русскоязычного Data Science сообщества просто колоссальна.

Безусловно, раскол случился из-за войны, развязанной РФ в Украине. К сожалению, стол был очень длинным, и даже админы не понимали, что на уме у Натекина, в итоге админы собрались и организовали новое сообщество – Singularis. Это неофициальный форк ODS, в котором уже 2к+ участников, много олдов, публичный список админов (среди них – небезызвестные Вадим Семенов (ex-omnislash), Валерий Бабушкин @cryptovalerii Арсений Кравченко @partially_unsupervised, Селим Сефербеков, Семён Козлов (sim0nsays), Саша Демидко (xdralex) и еще 7 благородных донов; я не админ, уже давно наадминился, еще с млкурсом) и ясно объявленные ценности сообщества. Ах да, также нет крыс-админов, подтирающих неугодные сообщения без объяснения причин, простите.

На мой взгляд, Singularis победил в гонке форков ODS. Телеграм и matrix проиграли слэку по UX (в телеге есть @cleandatascience и @betterdatacommunity), а реально соперничать со слэком по UX может только Discord, но админ крупного русскоязычного дискорд-сообщества Data Breakfast https://discord.gg/data-breakfast-748059315239256156, сильно промахнулся, пытаясь банить людей за ссылки на ODS и Singularis. Как видите, я и на них оставляю ссылку, очевидцы говорят, в сообществе много всего полезного (встречи, посвященные литкоду, статьям, кэгглу и т.д.).

Сложно сказать, что теперь ODS. Это matrix и датафесты? Просто критическая масса крутых квалифицированных спецов? Не знаю, но знаю, что Singularis - это то, что мне заменит слэк ODS. Посмотрим, что будет с Matrix (для полноты картины оставлю ссылку и на матрикс https://ods.ai/tracks/odsmatrix101), дождемся официальных объявлений Натекина, но тем не менее, приглашаю всех в Singularis.

Ссылка на вступление в слэк-сообщество Singularis (действительна 30 дней и работает макс. для 400 чел. Если истечет, заменим ссылку). Из РФ надо заходить под VPN, надеюсь, за год это все уже освоили.

https://join.slack.com/t/singularis-ai/shared_invite/zt-1qkaio30y-klRW7kY9oGH6JTQBHgAMGg

Можете делиться этим сообщением, приглашать друзей.