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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #295 · 10.04

Сегодня бродили по Зоологическому музею, и я не переставал удивляться, сколько способов «придумала» природа для решения схожих задач. Ну, конечно, природа не наделена разумом, и эволюционный механизм ничего не изобретает в нашем понимании этого слова: просто какие-то варианты оказываются более приспособленными. У этого механизма бывают ошибки (погуглите «возвратный гортанный нерв»), и ещё нередко он «отказывается» от собственных же решений, начиная до неузнаваемости их преобразовывать: например, камбала выглядит так, будто она сделана на коленке из обычной рыбы, плавающей горизонтально, а у нарвала рог не симметричен относительно тела и является просто излишне разросшимся зубом. Тем не менее, механизм наследования, высокая мотивация (если не приспособишься, весь твой вид умрёт) и закон больших чисел обеспечивают очень хорошее разнообразие решений. Вот есть задача, например, «не быть съеденным». Можно быть быстрым и убегать от опасности (антилопы и косули), можно быть неприятным на вкус или запах (скунс, опоссум), можно быть незаметным (палочник, листовидка), а можно быть сильнее всех остальных, чтобы на тебя никто не мог напасть (различные хищники). Задача «добыть себе еды» тоже решается множеством способов: запасать; есть то, что не едят другие; есть то, что не могут достать другие и так далее. Я защищался по эволюционным алгоритмам в программировании, и они, честно говоря, работают так себе. Хуже, чем настоящая эволюция в природе. Во-первых, многообразия и времени не хватает. Но самое главное: мы им даём мало свободы, они недостаточно гибкие и ограничиваются слишком узким набором правил. Например, если у вас есть алгоритм для поиска оптимального маршрута поездки на работу, у него никогда не возникнет решения «предложить пользователю сменить работу, чтобы вообще не ездить никуда». Возможно, мы сможем эффективнее запускать такие алгоритмы, когда появятся онтологические базы данных, описывающие достаточно большую часть вселенной. Ещё очень интересно наблюдать эволюцию в технике. Решения, которые предлагают люди для той или иной задачи, тоже со временем приходят к какому-то своему оптимальному виду. Например, у автомобилей для драг-рейсинга огромные задние колёса и маленькие передние, почти рудиментарные. По множеству других признаков это всё-таки автомобиль: двигатель, колёса, место для человека, может ехать. Но отличия драг-рейсингового автомобиля от автомобиля, решающего другую задачу, как раз очень похожи на отличия разных представителей какого-то одного класса животных. Техника одного вида от разных производителей выглядит очень похоже, потому что эволюционно путём развития и улучшения приходит к какому-то оптимальному для своей задачи образу. А вам фото китоглавов. Форма клюва у них такая, что невозможно отделаться от мысли, будто бы они улыбаются. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 118 подобни публикации

Търсене: #datascience

当前筛选 #datascience清除筛选
Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #216 · 24.03.2021 г., 10:33

#DataScience (Please refer to this post https://t.me/amneumarkt/199 for more background.) I read the book "everyday data science". I think it is not as good as I expected. The book doesn't explain things clearly at all. Besides, I was expecting something starting from everyday life and being extrapolate to something more scientific. I also mentioned previously that I would like to write a similar book. Attached is something I created recently that is quite close to the idea of my ideal book for everyday data science. Cross Referencing Post: https://t.me/amneumarkt/199

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #127 · 29.12.2020 г., 17:24

#datascience I ran into this hilarious comment on pie chart in a book called The Grammar of Graphics. “To prevent bias, give the child the knife and someone else the first choice of slices.” 😱😱😱

Hashtags

Repositorio data science

@repo_science · Post #3146 · 06.05.2023 г., 03:08

#Python#dataScience 🐍 Data Science A-Z™: Hands-On Exercises & Bonus Learn Data Science step by step through real Analytics examples. Data Mining, Modeling, Tableau Visualization and more! 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

🇺🇿Biznes va tadbirkorlik oliy maktabida “Data Science” bo‘yicha mahorat darsi tashkiletildi Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi "Marketing va raqamli iqtisodiyot" kafedrasi tashabbusi bilan “Data Science” mavzusida mahorat darsi bo‘lib o‘tdi. 💻 Tadbirda nufuzli “Proweb” dasturlash o‘quv markazining Python va Data Science yo‘nalishi bo‘yicha malakali mutaxassisi Yevgeniy Ruslanovich Fomichev ishtirok etdi. Mahorat darsi davomida tinglovchilarga zamonaviy ma’lumotlar tahlili va sun’iy intellekt texnologiyalarining amaliy yo‘nalishlari haqida batafsil ma’lumotlar berildi. Spiker Python kutubxonalari, mashinali o‘rganish, katta ma’lumotlarni qayta ishlash hamda neyron tarmoqlarni yaratish jarayonlari bo‘yicha o‘z tajribasi bilan o‘rtoqlashdi. Shuningdek, mashg‘ulot davomida TensorFlow va PyTorch kabi platformalarda modellarni yaratish hamda ularni real masalalarda qo‘llash bo‘yicha amaliy ishlar tashkil etildi. Tinglovchilar real hayotiy misollar orqali o‘z bilimlarini mustahkamlab, tajribali mutaxassisdan qimmatli maslahatlar olish imkoniyatiga ega bo‘ldilar. Tadbir yakunida ishtirokchilar Data Science sohasidagi dolzarb tendensiyalar bilan yaqindan tanishib, bu yo‘nalishda o‘z malakalarini oshirish bo‘yicha tavsiyalar oldilar. 🎲 Ushbu mahorat darsi tinglovchilarga raqamli iqtisodiyot va sun’iy intellekt sohalarida amaliy ko‘nikmalarni shakllantirishga xizmat qildi. 🇷🇺RU 🇬🇧ENG #GSBE#GraduateSchool#Masterclass#DataScience 🔝Web-site |🔝Facebook | 🔝Instagram | 🔝Youtube

🔈Hurmatli professor-o‘qituvchilar, tinglovchilar va mehmonlar! Sizlarni, "Data science" mavzusidagi mahorat darsiga taklif etamiz. Dasturimiz mehmon maruzachisi Yevgeniy RuslanovichFomichev. 📌 Mahorat-darsida ishtirokchilar quyidagi imkoniyatlarga ega bo‘ladilar: ✔️Python kutubxonalari bilan ishlash; ✔️Mashinali o‘rganish; ✔️Katta ma’lumotlarni qayta ishlash; ✔️Neyron tarmoqlarini qurish; ✔️TensorFlow yoki PyTorch bilan ishlash; ✔️Real masalalar uchun yechimlar ishlab chiqish; ✔️Modellarni joylashtirish. 🏅Yevgeniy Ruslanovich - nufuzli “Proweb” dasturlash o‘quv markazining Python va Data Science yo‘nalishi bo‘yicha malakali mutaxassisi. Shuningdek, u backend (E-sum), veb dasturlash (Uzonline) va sun’iy intellekt (eKapusta) sohalarida tajribaga ega. Tadbir rus tilida olib boriladi. Sana: 23-oktabr, 2025-yil Vaqti: 10:30 - 12:00 Manzil: Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi 🇷🇺RU 🇬🇧ENG #GSBE#GraduateSchool#Masterclass#DataScience 🔝Web-site |🔝Facebook | 🔝Instagram | 🔝Youtube

Repositorio data science

@repo_science · Post #4220 · 20.10.2024 г., 22:25

#free#DataScience 🎟 Machine Learning & Self-Driving Cars: Bootcamp with Python 👥Students: 43834 ⭐️Ratings: 4.59 ⏳ 8.5 total hours 🌐 en_US 🗒 Limited coupons (584) 🎫 100% OFF - 💵0💲 ----- Coupons:@freecoupons_reposcience ----- ⭐️ This message was automated by 🔗n8n

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2342 · 26.09.2024 г., 07:01

#вакансия#удаленно#DataScience Привет! На проект банка топ-3 ищем Data Science для участия в разработке нового продукта. 📌Зарплата: От 18000 рублей в день по ИП/СМЗ 📌Формат: полная занятость, удаленно 📌Чем предстоит заниматься: • Тестирование современных LLM архитектур и готовых решений Сбера на базе GigaChat • Выбор целевого решения под конкретную задачу совместно с продуктовыми командами • Участие в DevOps процессе в части тестирования и отладки • Участие в пилотах внедренных решений и оценка их результатов 📌Ожидания к опыту кандидата: • Опыт решения NLP задач от 2 лет • Уверенное использование Python, GIT/Bitbucket • Умение писать Production code, понимание процесса вывода модели в прод • Экспертиза в SOTA LLM архитектурах, желателен опыт с GigaChat 📞Контакт для связи: @dariavers15

123•••910
ПредишнаСтр. 1 от 10Следваща