вчера искал пруфы на один текст. Нашёл американских психологов из 90х, которые исследовали дискриминацию по разным признакам. В данной работе они взяли 27 толстых и 31 нормальную эенщины и давали им положительную и отрицательную обратную связь от лица белого мужчины. Текст не отличался. Женщины с лишним весом связали этот фидбек с тем, что они толстые, но виду не подали. Просто чувствовали себя несчастными. Так вот рождается "дискриминация". Статья целиком за пейволом. Это ж наука, а не data science какой-то. https://psycnet.apa.org/record/1993-21499-001
а вот их большая статья на эту тему, которую добрые люди утащили к себе. если закачается конечно. пока не очень хочет.
Пластик в мировом океане. Почему азбука вкуса и прочий продуктовый ретейл сделали пакетики платные мало понятно. Вернее даже очень понятно. Короче вы поняли. Спасти дельфинчиков могут не только лишь все. Про Египет хочется только отдельно сказать. Нил течёт через половину Африки, а вся грязь вешается на потомков фараонов, потому что там вытекает.
МакКинзи и Али запустили конкурс Data Science для начинающих. Всего 144 фичи и 3263 строки данных. В призах ехал Apple через Apple. Обмазывают ноутбуками, телефонами и часами. #machinelearning #ml https://vc.ru/data
Статистика на страже олимпийских результатов. Токио 1964 год. 22 человека формируют достоверную выборку наблюдений. Один запасной. В 1968 уже был фотофиниш.
Вчера вышла статья, о предсказании риска преждевременной смерти (до медианы). Была взята база из 500 000 британцев за 2006 -2016 года. Существующую модель с точностью 75% AUC улучшили случайным лесом до 78% и DL до 79%. Интересно, что модели показывают разную важность разных фич. Например RF оказался расистом , как и базовая модель, смотрит на ЗОЖ. DL больше смотрит на загрязнение среды и чего человеку выписывают из лекарств и алкоголь. Обращает внимание образование в топе фич всех трёх алгоритмов. Знания продлевают жизнь.
в школе у средней дочери было родительское собрание, где эти родители активно хотели, чтобы математики в обучении было меньше. И это очень странно, потому что математика открывает путь к весьма оплачиваемым профессиям. Тем же кто не успел что-то выучить в школе, университете или институте, могу порекомендовать сайт https://brilliant.org/ Там есть курсы по основным предметам, а так же курсы по решению проблем, как ставить проблемы правильно. Ещё там есть квизы каждую неделю и каждый день. Уровня новичок, продвинутый, эксперт. Новичок где-то можно сделать в уме, остальное нет. Есть мобильное приложение, баллы, рейтинги, всё как мы любим.
brilliant.org
Brilliant | Learn by doing
Guided interactive problem solving that’s effective and fun. Try thousands of interactive lessons in math, programming, data analysis, AI, science, and more.
Boston Dynamics выкатил новых терминаторов. Терминировать они скорей всего будут работников Amazon, Maersk, Почты России и пр. https://youtu.be/5iV_hB08Uns
Boston Dynamics выкатил новых терминаторов. Терминировать они скорей всего будут работников Amazon, Maersk, Почты России и пр. https://youtu.be/5iV_hB08Uns
Ужасы аналитики от агентства в Казахстане. Госзакупки по стране происхождения. Левый график 2018 год и в упаковках, правый график 2017 год и в деньгах, но непонятно каких (physical terms). а может и не в деньгах, а в килограммах. Они тоже физические очень. Не делайте так. Хотя. Знаете, даже со всеми этими неточностями понятно, с кем Казахстан в таможенном союзе.
если хотите жить долго, становитесь президентом где-нибудь в Африке, неважно где.
Nvidia выпустила Jetson Nano - систему для встраивания во всё на свете с поддержкой Deeplearning и всего за 99$ в США. Предыдущие две модели стоили каких-то конских денег порядка 1000$, а второй в России вообще не было. https://youtu.be/Uvu6NNOvhg4