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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #499 · 10.08

В массовых источниках информации пишут, что в Сочи сейчас дикие толпы людей на пляжах, и туда лучше не ехать. Но у нас пригород Сочи и выделенный пляж от отеля, толп вообще нет. Конечно, за это пришлось чуть больше заплатить (ненамного, учитывая в целом высокие сочинские цены), а ещё слегка потерять в инфраструктуре, но окупается полностью. И тут я подумал, а можно ли как-то объективно понимать разницу между издержками и выгодой? Не только с пляжами, вообще в жизни. Вот кто-то стоит в очереди в кассу метро, потому что лично для него это удобнее и комфортнее, чем учиться пользоваться автоматом. Можем ли мы отличать ситуации "Он выбирает то, что ему субъективно удобнее, отстаньте от него" и "Он совершает объективную ошибку, отказываясь тратить чуть больше усилий ради куда бОльшей выгоды впоследствии"? Если люди делают что-то, что вам кажется неудобным/неэффективным, то как понимать: это просто вариант личных предпочтений, или действительно людям стоило бы рассмотреть разные варианты? Допустим, кто-то не ест лук, но лук полезный, а ещё присутствует во многих блюдах. Почему бы такому человеку не терпеть личный дискомфорт от употребления лука ради объективно более удобного выбора? Чем это отличается от очередей в кассу вместо автомата, от вызова такси по телефону вместо приложений, от просмотра фильмов с рекламой по телевизору вместо стриминга? На мой взгляд ответ такой: если усилия нужно вкладывать единожды, либо непродолжительное время, но взамен ты получишь систематическую выгоду надолго или навсегда, то отказ от вложения усилий это объективная ошибка, а не вкусовое предпочтение. Например, ты один раз учишься пользоваться автоматом, и потом больше никогда не стоишь в очереди в кассу. Ты один раз платишь больше денег, и потом в течение многих дней не терпишь толпы на пляже. Ты один раз покупаешь паркинг, и потом никогда не ищешь часами место во дворе. При этом бывает и обратная ситуация: вот бросить курить очень сложно, в этом я верю курильщикам. Ты в течение многих месяцев вкладываешь значительные усилия, а потом до конца жизни так или иначе себя сдерживаешь, при этом выгода очень условная — трудно оценить, сколько лет тебе в итоге добавил отказ от курения. Разве что деньги на сигареты не тратишь, но вложения всё равно систематические. Так что выбор "не бросать курить" понятен. Другое дело, с этой точки зрения не понятен выбор "начинать курить", но это отдельный разговор. С луком аналогично: нельзя привыкнуть его есть, если ты его не любишь. Я вот за 32 года так и не привык, хотя периодически приходится: недавно в ресторане заказал пасту, и она почему-то оказалась с луком, а ведь по классическому рецепту не должна была. Наверняка, можно как-то более точно поделить. Не любые разовые усилия оправдываются даже систематической выгодой (пример: покупка автомобиля в городе, до сих пор очень спорная вещь). Но для меня граница лежит где-то тут. Однократная трата ресурсов для постоянного увеличения эффективности и/или комфорта — это форма автоматизации. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #kaggle

当前筛选 #kaggle清除筛选

​​Обзор соревнований по ML за 2025 год Есть такая платформа - https://mlcontests.com/, там можно увидеть список актуальных идущих соревнований по ML. Автор выускает ежегодный обзор по соревнованиям. Вот ссылка на мой пост про обзор 2023. 2024 я как-то пропустил, но вот сейчас увидел обзор за 2025: https://mlcontests.com/state-of-machine-learning-competitions-2025/?ref=mlcr25 Из интересного: • В табличных соревнованиях всё ещё царят бустинги, но нейронки всё активнее используют в блендинге/стакинге • Некоторые компании (не будем тыкать пальцами, но мы-то знаем) дают своим людям резиновое железо для соревнований. Например, победители одной соревы поделились, поделились тем, что тренировали 48 hours на 512 H100. • Эпоха BERT в основном прошла, теперь люди активно используют Qwen2.5 и 3 • В соревнованиях по Computer Vision впервые доля решений с транмформерами превзошла долю решений с CNN • В соревнованиях по аудио в основном используют затюненый Whisper В отчёте ещё много всего интересного, рекомендую почитать. #kaggle#datascience

Repositorio data science

@repo_science · Post #3412 · 09.07.2023 г., 18:50

#python#pandas#kaggle 😎 Machine Learning & Data Science with Python, Kaggle & Pandas Machine Learning A-Z course from zero with Python, Kaggle, Pandas and Numpy for data analysis with hands-on examples Machine learning is a branch of artificial intelligence (AI) and computer science which focuses on the use of data and algorithms to imitate the way that humans learn, gradually improving its accuracy. 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8209 · 05.08.2025 г., 12:02

🎮 Google и Kaggle запустили открытую Game Arena — платформу, где ИИ-системы соревнуются в стратегических играх, чтобы измерить интеллект. 🤖 Зачем это нужно? Старые бенчмарки уже не работают — LLM просто запоминают ответы. Идея в том, что игры — лучший бенчмарк для проверки интеллекта. Они проверяют не факты, а стратегическое мышление, адаптацию и память. ♟️ Первый турнир: шахматы пройдет сегодня. 8 передовых моделей, включая GPT‑4, Claude Opus и Gemini, сразятся друг с другом без использования внешних инструментов. 📊 По итогам матчей формируется открытый рейтинг моделей — кто реально умеет думать, а не просто угадывать. 🧠 Главное отличие от других арен: ✅ Круговая система «каждый играет с каждым». ✅ Позиции меняются каждую секунду ✅ Ошибки наказываются немедленно ✅ Побеждает не та, что знает ответ, а та, что думает Kaggle собирает рейтинг моделей, который будет обновляться по итогам матчей. В будущем добавят Го, покер и видеоигры. Стримы первых соревнований пройдут: 5–7 августа на YouTube с Хикару, Леви и Магнусом Карлсеном. 🟠 Подробнее об Арене: https://blog.google/technology/ai/kaggle-game-arena @ai_machinelearning_big_data #google#kaggle#arena

Repositorio data science

@repo_science · Post #3109 · 28.04.2023 г., 17:58

#datascientist#datascience#datasciencejobs#dataanalysis#data#dataanalyst#dataanalytics#dataanalystjobs#analytics#python#pythonprogramming#rprogramming#sql#excel#statistics#testing#softwaretesting#projects#projectmanagement#agile#computerscience#programming#webdevelopment#softwaredevelopment#roadmap#visualization#learningeveryday#learning#tutorials#learntocode#apache#powerbi#tableau#machinelearning#ml#ai#artficialintelligence#deeplearning#bigdata#bigdataanalytics#algorithms#mathematics#datastructures#kaggle#nlp#reinforcementlearning#sql#nosql#databases#mongodb ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----