TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #269 · 24.03

Пост про фантастику. Одна из серий "Черного Зеркала" показывает нам антиутопический мир, в котором большинство людей сутками крутят велотренажёры для выработки энергии. Это такое гротескное изображение работы. За это люди получают очки, на которые можно покупать скудноватую еду и возможность иногда урывками отдыхать. Меньшинство людей это богема: певцы, ведущие телешоу, звёзды. Они живут в роскоши и достатке, велотренажёры конечно же не крутят. Можно попробовать перейти из низов в богему, для этого нужно потратить 10млн очков и купить билет на шоу талантов, где тебя уже ведущие оценят. Главный герой зарабатывает на такой билет для своей подруги. Это даётся ему очень тяжело, но после долгих месяцев (а может и лет) тяжкого труда и лишений он всё-таки достигает цели. Они идут на шоу талантов, подруга выступает, но ведущие её отклоняют. Тогда главный герой приставляет к своему горлу осколок стекла и выходит из-за кулис на сцену. Он рискует своей жизнью, чтобы выступить с проникновенной речью о том, как ужасна построенная элитами система, и как плохо живут люди. В этот момент происходит кульминация противостояния героя и системы, максимальные ставки. Но развязка неожиданная: ведущие говорят, что им понравилось "шоу" героя, и они хотят дать ему эфирное время. Так и происходит. В конце мы видим, как остальные люди продолжают крутить педали, а герой стал богемой и ведёт своё шоу. В этом шоу он выступает с осколком стекла у горла, хотя теперь то уже угрозы для него нет, это просто символ. То есть да, герой, переехав в комфорт, рассказывает людям, которые остались и продолжают трудиться, как ужасна жизнь. К чему это я? Ну, люблю фантастику, вот, вспомнилось. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #predictiveanalytics

当前筛选 #predictiveanalytics清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1684 · 21.09.2023 г., 07:01

#вакансия#job#datascience#mlengineer#research#predictiveanalytics Роль: Middle ML engineer в IDecide Локация компании и заказчика: РФ Работать можно удалённо. Москва или Подмосковье - преимущество с т.з. возможности пересекаться в офисе с командой). Такое есть команда в Иваново. Доход: 200-250К net Отклики присылать: @mipt_nz Статус: есть экспериментальный код модели предсказания оттока клиентов для компании финансового сектора. Модель включает в себя предобработку данных, генерацию фичей, ML модель и rule-based часть. Задачи: Необходимо сделать рефакторинг кода для внедрения в продакшен, для этого: - разобраться в текущем коде модели (в этом помогут текущие разработчики модели); - написать тесты; - переструктурировать код в соответствии со стандартами индустрии (за образец можно взять классы scikit-learn); - сопроводить код комментариями и документацией. Требования: - знание классического ML и python; - опыт написания продакшен кода в ML; - хорошее знание ООП; - знание структуры классов scikit-learn, либо желание разобраться в ней; - базовое владение: git, командная строка linux, docker, понимание сервисной архитектуры. Интересный проект по предсказанию поведения пользователей на основе исторических данных. Присоединяйтесь, ждём Вас в команду 🤗

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64826 · 10.04.2026 г., 02:43

🚀 AI's Impact on Investment and Trading: Insights from Nansen CEO PANews posted on X (formerly Twitter) about a discussion with Nansen CEO Alex Svanevik on the evolving role of AI in investment and trading. Svanevik highlighted that 'smart money 2.0' is transforming into a predictive system, with agent trading expected to surpass human trading by 2028. However, he emphasized the need for users to build a 'trust ladder' before fully relying on trading agents. The conversation also covered the implementation of tools like OpenClaw in enterprise settings, where safety is prioritized over speed. Svanevik shared insights on how the Nansen team utilizes OpenClaw and how AI is reshaping team structures. He noted that 'judgment' is becoming the most scarce resource within AI-native companies. Svanevik further pointed out that low latency, overcoming AI bottlenecks, and open-source solutions will define the next generation of agent infrastructure. #AI#Investment#Trading#FinTech#MachineLearning#PredictiveAnalytics#OpenSource#EnterpriseAI#FinancialTechnology#AlgorithmicTrading