🎲 Условная вероятность: как обновлять знания с появлением новых данных

Во время того, кк мы получаем новую информацию, наши представления о вероятностях событий меняются.

Это фундаментальный принцип условной вероятности, который применяется в машинном обучении, медицине, финансах и других областях.

💡 Вот Простые примеры:
🔹 Шанс вытянуть короля из колоды – 4/52. Если известно, что карта — картинка, вероятность повышается до 4/12.
🔹 Вероятность выпадения 6 на кубике — 1/6. Если сказано, что выпало четное число, шанс уже 1/3.

💡 Практическое применение:
✅ Медицина: анализ точности тестов (чувствительность, специфичность, ложноположительные результаты).
✅ Финансы: оценка риска падения рынка, вероятность дефолта заемщика.
✅ Машинное обучение: фильтрация спама, диагностика заболеваний, кредитный скоринг.

📌 Байесовская теорема помогает обновлять вероятности по мере поступления новых данных. Например, положительный тест на редкое заболевание не всегда означает, что пациент болен – вероятность зависит от распространенности болезни и точности теста.

Подробнее об этом читайте в статье: 👉 Conditional Probability

⭐️ Статья профессора Мэтта Страсслера "Did the Particle Go Through the Two Slits, or Did the Wave Function?" посвящена анализу классического квантовомеханического эксперимента с двумя щелями. В этом эксперименте частицы, проходя через две щели, создают на экране интерференционную картину, что вызывает вопросы о природе их прохождения через щели.

Основные моменты статьи:

Отрицание традиционных представлений: Страсслер утверждает, что в рамках квантовой физики 1920-х годов ни частица, ни её волновая функция не проходят через обе щели одновременно. Это противоречит распространённому мнению о том, что частица ведёт себя как волна и проходит через обе щели, интерферируя сама с собой.
PROFMATTSTRASSLER.COM

Суперпозиция состояний: Автор подчёркивает, что частица находится в состоянии суперпозиции — то есть, она имеет вероятность пройти через одну или другую щель, но не через обе одновременно. Это состояние суперпозиции приводит к наблюдаемой интерференционной картине.
PROFMATTSTRASSLER.COM

Аналогия с экспериментом с двумя дверями: Для упрощения понимания Страсслер предлагает мысленный эксперимент с двумя дверями, где частица может пройти либо через одну, либо через другую дверь, но не через обе одновременно. Это помогает иллюстрировать принцип суперпозиции и его последствия.
PROFMATTSTRASSLER.COM

Интерес статьи заключается в следующем:

Переосмысление квантовых концепций: Статья предлагает иной взгляд на интерпретацию эксперимента с двумя щелями, бросая вызов традиционным представлениям о поведении частиц на квантовом уровне.

Углубление понимания суперпозиции: Автор подробно объясняет принцип суперпозиции состояний и его роль в квантовых явлениях, что способствует более глубокому пониманию фундаментальных аспектов квантовой механики.

Образные объяснения: Использование аналогий, таких как эксперимент с двумя дверями, делает сложные квантовые концепции более доступными для широкой аудитории.

В целом, статья Страсслера предоставляет свежий взгляд на классический квантовый эксперимент, стимулируя читателей к переосмыслению устоявшихся представлений и углублению в фундаментальные принципы квантовой физики.

Читать

@data_math

🤖 Modern Robotics Course: Открытый курс по современной робототехнике.

Курс сочетает теорию (математика, физика) и практику (код, симуляторы), помогая разработчикам научиться создавать и программировать роботов.

🌟 Что внутри?
▪ Лекции: От основ робототехники, математики и физики до пространственных преобразований, обратной кинематике и более продвинутым концепциям .
▪ Практика: Примеры кода на Python и C++ для управления роботами.
▪Симуляторы: Интеграция с стимуляторами Gazebo и ROS ( операционная система для робото) для тестирования алгоритмов.
▪Задания: Реальные практические задачи (например, управление манипулятором робота).

🌟 Для кого?
▪ Начинающие робототехники: Освоить кинематику, динамику, управление.
▪ Программисты: Интегрировать алгоритмы в ROS, Gazebo, Python/C++.
▪ Инженеры: Возможность Научиться разрабатывать автономные системы и манипуляторы.
▪Технологические энтузиасты

С курсом можно пройти путь от нуля до создания рабочего прототипа.

С курсом у вас будет возможность проектировать роботов, не имея железа под рукой (через симуляторы).

✔️ Готовые решения: Внутри вы найдете библиотеки для работы с преобразованиями, датчиками, движением.

✔️Карьера в робототехнике: Курс даст возможность получить базовые навыки, востребованные в Bosch, Boston Dynamics, Tesla.

⭐️ Преимущества перед другими открытыми курсами
🟠 Акцент на практике: Минимум абстракций — максимум кода.
🟠Совместимость с ROS: Стандарт для промышленной робототехники.
🟠 Современные алгоритмы: Не только классика, но и нейросетевые подходы.

➡️ Cовет: Для погружения в курс, вам поможет книга Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorithms in Python, Peter Corke, вот ее репозиторий с примерами кода.

P.S. Для тех, кто любит формат «сделай сам»: Курс научит вас собирать робота виртуально, а потом переносить решения на реальные устройства. 🤖💡

✔️ Github
✔️ Введение в курс

#course #ai #ml #robots #education #курс #робототехника

🔥 ​Hugging Face выпустила версию 0.30.0 библиотеки huggingface_hub - это самое крупное обновление за два года!

Представлены значительные улучшения, особенно в области хранения и обработки больших моделей и датасетов.​

✔️ Основные нововведения:

Интеграция с Xet: Внедрена поддержка Xet — передового протокола для хранения крупных объектов в Git-репозиториях, призванного заменить Git LFS.

В отличие от LFS, который выполняет дедупликацию на уровне файлов, Xet работает на уровне фрагментов данных, что особенно полезно для специалистов, работающих с массивными моделями и датасетами.

Для интеграции с Python используется пакет xet-core, написанный на Rust, который обрабатывает все низкоуровневые детали.​

Чтобы начать использовать Xet, установите дополнительную зависимость:​
pip install -U huggingface_hub[hf_xet]

После установки вы сможете загружать файлы из репозиториев, поддерживающих Xet.​

Доплнительно:
😶 Расширен InferenceClient:
😶 Добавлена поддержка новых провайдеров для инференса: Cerebras и Cohere.
😶 Внедрены асинхронные вызовы для задач инференса (например, text-to-video), что повышает стабильность и удобство работы.
😶 Улучшен CLI
😶 Команда huggingface-cli upload теперь поддерживает wildcards (шаблоны) прямо в пути к файлам (например, huggingface-cli upload my-model *.safetensors вместо опции --include).
😶 Команда huggingface-cli delete-cache получила опцию --sort для сортировки кэшированных репозиториев (например, по размеру: --sort=size).

✔️ Полный список обновлений
✔️Блог
✔️Документация по Xet

@ai_machinelearning_big_data


#huggingface #release #xet

🔥 Математический анализ для решения физических задач
М. А. Шубин

Материал основананный на лекциях, дважды прочитанных автором в Красноярской краевой летней школе по естественным
наукам школьникам

В нем кратко объясняются основные понятия математического анализа (производная и интеграл) и даются простейшие приложения к физическимзадачам, основанные на составлении и решении дифференциальных уравнений.

Материал рассчитанана широкий круг читателей: школьников, студентов, учителей.