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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #358 · 26.05

Интересная настольная игра для вечеринок "Опасные Слова". В этой игре классически нужно объяснять слово своей команде, по аналогии с тем, как это делается в "Шляпе" ("Alias"). Но есть важное дополнение. Допустим, вам попалось слово "меч". Команда противника тоже знает, что у вас за слово. И она составляет список слов-ловушек, пытаясь угадать, какие слова вы можете захотеть сказать при объяснении слова меч. Вам эти слова нельзя будет произносить, иначе объяснение не засчитывается. Вы этот список сами не видите, просто знаете, что он есть. Таким образом, вы не можете заведомо исключить конкретные слова из вашего объяснения, но должны по возможности стараться не говорить всё, что вообще относится к "мечу". И вот здесь основная фишка этой игры. Как объяснить "колесо", не говоря ничего про круглое, транспорт, езду, шины итд? Через несколько раундов оказывается, что "колесо" это что-то из топологии, "носорог" это толстый аналог сказочной лошади, а "жираф" это нечто, что упоминается при описании возвратного гортанного нерва. Заставляет очень много и нестандартно думать. Формально до 8 игроков, но по факту можно играть хоть большой толпой. Категорически рекомендую. Если не найдёте, где купить (сейчас что-то с поставками туго), то можете просто скачать правила: для игры на самом деле нужен случайный источник слов и листочки с карандашами. #games

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