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 1 подобни публикации

Търсене: #sentimentanalysis

当前筛选 #sentimentanalysis清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1270 · 06.01.2023 г., 06:30

#вакансия#fulltime#office#Moscow#Analyst#python#data#Datascientist#middle#senior#Sentimentanalysis#ABtests#Adtech#digital Позиция: Аналитик данных (Python) Локация: Москва Занятость: полная Формат работы: только в офисе в Москве Зарплата: фиксированный оклад от 200 000 руб (обсуждается и уровень выше), плюс премии два раза в год 📌московский офис международной независимой data-компании. Компания продолжает работать в полном объеме на российском рынке и развивает технологии и алгоритмы сбора, сегментации и активации данных о поведении интернет-пользователей, располагает наиболее полным набором технологических решений и широкой экспертизой в области использования аудиторных данных в маркетинге. Ищем кандидата с опытом работы желательно на рынке диджитал рекламы, который хочет участвовать в комплексном развитие аналитических продуктов компании. 🔎Задачи и обязанности Создание новых и развитие текущих аналитических продуктов для решения задач клиентов и рынка. Ежедневная работа собственными технологиями компании. Коммуникация с глобальной командой по развитию и продвижению аналитических продуктов. Проведение аудиторных исследований (для лидирующих FMCG, Tech, Entertainment компаний): A/B тесты, кластеризация, презентация клиентам. Проведение исследований на базе семантического анализа (для лидирующих FMCG, Development компаний): Web scraping, WordClouds, Sentiment analysis, презентация клиентам. Проведение исследований по динамике роста знаний о продукте клиента - BrandLift (Для лидирующих FMCG, Tech, Pharma компаний): A/B тесты. Создание кастомных аудиторных сегментов. Выведение годовых бенчмарков по показателям эффективности рекламных кампаний. Участие в пре-сейле и защите проекта перед клиентом. 🔎Условия работы •Работа в комфортном офисе в дружном коллективе профессионалов (удаленки нет) •Возможность профессионального и карьерного роста •Полностью белая заработная плата •Премии •Компенсация обедов •ДМС •Оформление только в штат компании 🔎Требования к кандидату •Опытный специалист (не ниже уровня middle) •Владение одним из языков программирования: R (tidyverse) / Python (pandas), опыт использования в работе •SQL - опыт использования в работе •Опыт работы на рынке digital рекламы будет плюсом •Опыт проведения маркетинговых исследований •Опыт создания дашбордов в Data Studio будет плюсом •Уверенное владение Excel, Keynote/PowerPoint •Английский язык – B2+ (придется постоянно взаимодействовать с коллегами головного офиса в западной Европе) 📨 пожалуйста, пишите: @olganikolova