Получи случайную криптовалюту за регистрацию!

Жажда знаний

Логотип телеграм канала @skill_itch — Жажда знаний Ж
Логотип телеграм канала @skill_itch — Жажда знаний
Адрес канала: @skill_itch
Категории: Образование
Язык: Русский
Страна: Россия
Количество подписчиков: 776
Описание канала:

Обучающие истории про программирование и математику
https://skillit.ch
Рад вашей обратной связи, вопросам и просьбам: @reflexum
Поддержать:
https://www.patreon.com/skill_itch

Рейтинги и Отзывы

3.00

2 отзыва

Оценить канал skill_itch и оставить отзыв — могут только зарегестрированные пользователи. Все отзывы проходят модерацию.

5 звезд

0

4 звезд

1

3 звезд

0

2 звезд

1

1 звезд

0


Последние сообщения

2020-10-21 09:25:44 ​​P-судья

— Говорил же — случайно! — ликовал белобрысый задира.
— Случайно! Случайно! — гоготала толпа вокруг.

“Ну промахнулся разок. Но остальное-то?” К горлу подступил комок, а руки сами сжались в кулаки. "Что я, зря тренил броски до ночи? Зря набивал трехочковые в дождь?!" — черт, как же хотелось вмазать тяжелым баскетбольным мячом по улюлюкающим рожам!

Вдруг раздался свисток.

— Что тут происходит? — строго спросил тренер. Толпа резко затихла и расступилась.

— Да вот этот хвастается! — по инерции тыкнул пальцем белобрысый задира, но обжегся о хмурый взгляд тренера и быстро замолчал, опустив глаза.

— Так, ясно. Снайпер, иди сюда, — тренер подозвал шмыгающего носом. — Ты тоже иди сюда. И вы, — тренер махнул белобрысому и нескольким его друзьям из толпы.

— Каждый, по-очереди, делает 10 бросков. Четыре подхода. Я считаю попадания. Поехали.

Тренер наблюдал за спорщиками и делал пометки в блокноте. Через некоторое время, он озвучил результат:

— У тебя, в среднем, 9 попаданий, а у остальных — в среднем 2. Выходит, что ты случайно промахиваешься, — сказал он снайперу. — А они, наоборот. Попадают случайно.

Так тренер доказал заслуги снайпера на фоне средненькой толпы. И так же как тренер рассудил пацанов, P-значение помогает отделить хорошие идеи от плохих. Отделить идеи, которые прошли проверку наблюдением, от пустых фантазий.

Вот “снайпер” говорит, что много тренировался. И поэтому выбился из массы середнячков. И мы ему верим, ведь знаем — 99% игроков выбьют очков меньше, чем он. Шанс того, что доверяем мы зря, и на самом деле “снайпер” такой же как все — всего 1%. Этот 1% — и есть P-значение. Только обычно его записывают в виде долей — p = 0.01.

В медицине, социологии, химии, физике, психологии, экономике, аналитике — везде, где наблюдают и пытаются что-то объяснить, P-значение используется для проверки идей. И еще им убеждают улюлюкающих скептиков. И вот как это происходит.

Сначала в пытливом уме возникает вопрос. “Правда ли, что этот баскетболист забивает больше очков, чем в среднем?” Потом аналитик собирает данные по разным игрокам и садится считать.

В статистике действует своя “презумпция невиновности”. Нулевая гипотеза. Без доказательств считается, что отличий у среднего игрока и чемпиона — ноль. А достаточное доказательство чемпионства — низкая вероятность того, что средний игрок покажет такие же результаты.

“Низкая, это какая?” — спросит придирчивый аналитик. Меньше 5% — так все договорились.
Посчитали шанс выбивать 9 из 10. Получилось 4%, например. Меньше пяти. Значит тот, кто выбивает, — чемпион с доказательствами. А если вдруг этот шанс получился 6%, то “чемпион” — на самом деле обычный игрок, такой же как и все остальные. А то, что он выбил 9 из 10 — случайность.

Посчитать p-значение несложно. Всего-то записать наблюдения в табличку и использовать функцию T.TEST в Экселе или Google Таблицах. Вот тут я набросал пример с пояснениями параметров. Они везде одинаковые.

Ну а делать точные выводы вы теперь сможете сами. И добывать доказательства для скептиков — тоже.
814 views06:25
Открыть/Комментировать
2020-08-31 17:00:28 Уточки-дифференцуточки или веселые производные

— Могу я как. Смотри. И повторить попробуй. Кря.
— Ща-ща, не вопрос. Ой. Кря.

http://skillit.ch/ducks

PS. Респект всем, кто поможет придумать побольше интересных и несложных функций для этого тренажера в чате канала.
1.2K views14:00
Открыть/Комментировать
2020-08-18 09:41:13 ​​Наискорейший Пью

— Ну все, Слепой Пью! Давай, ищи свое “сокровище”!

Пашка присел на корточки и отложил белую трость. Под руками — трава. Мягкая, холодная и чуть влажная от росы.

“Пью” — так Марина дразнила Пашку. А он загорался от ее задора.

— Пффт. Думаешь, я тебя не найду? — Пашка загадочно улыбнулся. Марина опять забыла, что в прятках слепому надо затыкать уши, а не завязывать глаза. Хотя… Нет, все же вспомнила, потому что вдруг перестала отвечать. И даже затаила дыхание.

Судя по голосу, Марина пошла куда-то вниз. Значит, и Пашке надо сначала спуститься.

— Чур не убегать! — он взял трость и встал, отряхивая колени.

Ощупав тростью пространство вокруг, он понял, что спуск справа, и — пошел. Через несколько небольших шагов он почувствовал подъем. Пришлось снова покрутиться в поисках спуска.

Нашел направление. Прошел несколько шагов, пока чувствуется спуск. Чуть повернулся. Снова несколько шагов. Только бы не подскользнуться на росе.

Вроде нехитрый способ, где-то Пашка его уже встречал… Ах, да — именно так работает метод наискорейшего спуска. Только тростью служит анти-градиент — градиент со знаком минус — вектор, который показывает направление уменьшения функции. Следуя этому направлению, можно очень быстро оказаться в самом минимуме.

Посчитал градиент. Сделал несколько шагов, пока уменьшается значение функции. Снова посчитал градиент и чуть повернулся. Снова несколько шагов. И вот ты в самом низу, в минимуме.

А минимум обычно значит, что найдена самая точная модель, которая минимально расходится с практикой. Или самый выгодный тариф. Или лучший кандидат на должность. Или самый вкусный рецепт омлета, если суметь вкус описать уравнением.

А для Пашки минимум значил то, что можно запустить руки в шелковые волосы и глубоко вдохнуть их земляничный аромат…

https://skillit.ch/steepest
1.4K views06:41
Открыть/Комментировать
2020-07-29 10:30:46 ​​Бесконечный музей “конечных автоматов”

Это был странный музей. Больше всего он напоминал огромный зал ожидания в аэропорту, где каждому посетителю был выделен траволатор с персональной линией экспонатов. Эти экспонаты Ксюха и разглядывала, пока медленно двигалась вперёд.

В наушниках бубнил аудиогид, которого Ксюха слушала вполуха, иногда отвлекаясь на людей, сходивших со своих дорожек.
— Интересно, что они так растерянно ищут? — думала она.

Экспонаты были разные.

Светофор.

— У этого “конечного автомата” два состояния — красный и зелёный. Зелёный включается… — аудиогид бубнил что-то про то, как переключаются цвета светофора, но Ксюха и сама видела схему переходов на табличке рядом.

Дверь — отрытая или закрытая.
Лифт — движется или стоит.
Обогреватель — …
Кастрюля — …
Гид продолжал рассказывать про эти “конечные автоматы” и состояния пока Ксюха смотрела на них с нарастающей скукой.

— Ну а что-то человеческое в этом музее есть? — возмутилась она.

Ближайшие платформы с кассой и фонариком неожиданно раздвинулись и между ними, с жутким грохотом стыкующихся пустых вагонов, выдвинулась новая. На новой платформе сидел дворовой колдырь Толян. И как всегда — навеселе.

— У этого “автомата” два состояния… — тем же ровным тоном продолжил гид после недолгой паузы. Ксюха не стала дослушивать про состояния Толяна и про то, как он их меняет — ее внезапно озарило:

— Так, стоп! Тоже мне — человеческое! Это что же выходит?! Все, у чего есть какие-то состояния, — и есть “конечный автомат”?! Ну и нафига его везде пихают? Умники, блин!

— На этом наша экскурсия подошла к концу! Спасибо за внимание к нашему музею! — восторженно закончил гид.

Дорожка остановилась, Ксюха вынула наушник и начала озираться в поисках выхода
1.3K views07:30
Открыть/Комментировать
2020-07-07 14:58:06 ​​Радуга Фурье

Ёжик стоял на холме и смотрел вниз. Неподалеку тихо играла музыка из старенького приемника Медвежонка. Тихий ветерок лениво чесал колючки, а над густым хвойным лесом красовалась вечерняя радуга. Момент был настолько удивительным, что дыхание Ёжика как-то само собой замерло и забыло, что нужно делать.

— Ёжик, а ты не видел еловые шишки? Вроде ж в корзине где-то были… — хлопотал у чайника на костре Медвежонок. — Ах, ну вот же они! Чуть не забыл про них, представляешь? А какой без них аромат? Уж точно не еловый!

— Не видел… — запоздало откликнулся Ёжик, не отрывая глаз от радуги.

— Вот и я тоже думаю. Вроде ж брал. И нет их. Я и испугался — вдруг забыл?

— Медвежонок… — Ёжик остановился, старательно прислушиваясь к приёмнику, — а какая будет радуга у музыки?

— Какая-какая. Ясное дело — нотная, — Медвежонок что-то помешивал в чайнике.

— А как она из музыки получается?

— Как-как. Ясное дело — прямым преобразованием Фурье.

— А как она выглядит? — попытался представить Ёжик.

— Как-как. Ясное дело — как набор комплексных чисел, — заявил Медвежонок тоном “для очевидностей”.

Стало совсем темно и обалдевший Ёжик аккуратно подошел к костру за кипятком.

— Но ведь это же числа, а не ноты? Ноты звучат. А числа? Как звучат эти комплексные числа?

— Как-как. Ясное дело. Модуль числа - амплитуда. Угол в векторном представлении - фаза. А порядковый номер среди всех чисел из результата преобразования Фурье — частота. Вот вроде и все, что нужно для звука.

— Эх… — глубоко вздохнул Ёжик.

— Ладно, погоди-ка. Как знал. Не зря припас — пробурчал Медвежонок и полез в корзину за ноутбуком.

https://colab.research.google.com/drive/166J8Z0frf4x8BFtaiZokdxm3hggopvyL?usp=sharing
1.2K views11:58
Открыть/Комментировать
2020-06-23 10:00:20 ​​Докатился до переобучения

— Товарищи! Позвольте зачитать бумагу, которая вчера пришла из милиции. Борщев, а ты встань и выходи на сцену, чтобы все тебя видели!

Борщев нехотя поднялся по ступенькам.

— Итак. 22.05.2065 в 22:00, занимаясь обработкой данных, Борщев А. Н. допустил неподобающее переобучение модели "Полином-42С", зарегистрированной под номером 328764900/2065 в реестре Росмоделирования. Данное деяние подпадает под статью 20.1 КоАП РФ и должно быть рассмотрено на собрании комсомольской ячейки дома.

По залу пошел легкий шепот. Председатель налил воды из графина и отпил.

— И как только ты, Борщев, все успеваешь? И модели обучать, и на Kaggle развлекаться?
— Товарищи! Есть желающие высказаться? Людмила, давай, — предложил председатель.

— Борщев! Ну ты сам-то подумай! У тебя ведь не модель получилась, а попугай! Она просто выучила все значения, и все! Она же не поняла в них ничего! Как она предсказывать-то будет?

— Зато расхождений с реальными данными нет. Не то что у некоторых, — Борщев старался выглядеть невозмутимо.

— А как же простота? — взмахнула руками Людмила. — У тебя же в уравнении коэффициентов больше, чем данных! А устойчивость? Посмотри какая жуткая осцилляция! Шаг в сторону от твоих данных и модель мотает, как пьянчугу под Новый год!

— Но ошибки-то — ноль, нет ее! — Борщев показал язык.

— А шум в данных у тебя тоже безошибочно предсказывается? Ах, ну что с тобой говорить! — Людмила вышла, махнув рукой.

— Это что же делается, товарищи? — не унимался Борщев. — Недообучил — плохо. Переобучил — ещё хуже! С таким подходом у вас любой специалист сорвется!

— А ты, Афанасий, не ерничай, а кросс-валидацию проводи, — примирительно заявил председатель. — Дели, так сказать, данные на обучающие и тестовые. Спрячь от своего "Полинома" часть данных и проверяй, как он их предсказывает. По мере, так сказать, обучения.

— Ну а если у меня данных кот наплакал? Как я эти слезы делить-то буду?

— Ну тогда модель бери простую. Куда ты в 42-ю степень полез? Или регуляризацию используй. Штрафуй свою модель за сложность, так сказать, — подытожил председатель. — Как будем на Афанасия воздействовать, товарищи?

— Я предлагаю Борщева уволить, — сказал кто-то с задних рядов.
Зал ахнул и обернулся.
1.7K views07:00
Открыть/Комментировать
2020-06-08 15:10:24 ​​Факторизация Дэна

Пожалуй, в следующий раз стоит выбрать укрытие поудачнее. Мало того, что через несколько часов ожидания все затекло и ныло, так еще и щелочка в ящике была совсем маленькой. Ничего не слышно, можно только смотреть вполглаза.

Свет старой лампы. В круге света стол, покер и около десятка хмурых лиц. Неподалеку стол, на который игроки сложили оружие. Ножи, револьверы, Томми-ганы - пистолеты-пулеметы с круглым барабаном.

Дэн следил за игроками, но из-за тусклого света и дыма видно было плохо. Кажется, игра окончена. Игроки встают, разбирают арсенал и расходятся. Затаив дыхание, он запоминал, кто и что берет.

Скуластый забрал Томми-ган. Дэн нервно сглотнул. Блондин спрятал нож. Усатый взял… кирпич?! Дэн старательно запоминал остальных.

Уже сидя в конторе, он размышлял над табличкой, которую составил по памяти. Люди, оружие. М-да. Совсем немного, чтобы понять, кого лучше вербовать.

Нутром Дэн понимал, что какие-то черты оружия определяют выбор человека. И если выделить эти черты, то они помогут разобраться в людях. Томми-ган позволяет действовать быстро и решительно. Нож помогает быть тихим и незаметным. Снайперская винтовка - не только быстрая и решительная, но и тихая и незаметная одновременно. Что-то такое. А кирпич?

Дэн смотрел на табличку и думал, что на самом деле в ней смешались две разных. Примерно как в расстоянии смешались скорость и время. Или как в площади смешались две стороны. Нужен был какой-то способ разделить эту табличку на две… Одна была бы только про людей, а вторая - только про оружие. Но вот как…

Дэн искал способ сделать факторизацию матрицы выбора. Если есть таблица-матрица, в которой сказано, что скуластый забрал Томми-ган, то факторизация поможет разделить ее на две части. В одной будет сказано, что Томми-ган позволяет действовать быстро и решительно. А во второй - что скуластый любит действовать быстро и решительно. А если эти две части умножить друг на друга, то опять получится, что скуластый взял Томми-ган.

Факторизация позволяет разделить матрицу, связывающую людей и оружие, на две. На матрицу про оружие и его свойства. И на матрицу про людей и их предпочтения. Факторизация не просто делит таблицу на два списка, она добавляет связь.

Вот. Матрица людей и их предпочтений - как раз то, что нужно. Можно будет определить, кого вербовать. Дэн воодушевился. Он наивно полагал, что эта мысль - решение задачи, а не начало нового приключения.
1.2K views12:10
Открыть/Комментировать
2020-05-25 11:44:16 ​​— Пап, а ты что - девочка?
— Н-е-е-т. А почему ты так подумал?
— Ну у тебя же длинные волосы
— Ну да, а у мамы короткие. Думаешь мама - мальчик?

Ребенок завис.

— Нет… Но ведь это у мальчиков короткие волосы?
— Если перестать стричься, то будут длинные. У мальчиков и девочек другие отличия.
— А какие?

Папа завис.

Методы глубокого обучения похожи на детей. Они действуют без четких алгоритмов и правил, подстраиваясь под те данные, которые видят. Они сами пытаются найти отличительные признаки мальчиков и девочек. И пусть эти признаки не всегда самые правильные, но ведь и показывают глубокому обучению далеко не все, что нужно.

Найти признаки - непростая задача. И для того, чтобы делать такие сложные выводы, поверхностных нейросетей с одним скрытым слоем уже мало. Для глубокого обучения используют сети с сотнями слоев.

А другие методы машинного обучения больше похожи на взрослых. Они действуют по правилам и законам. Используют признаки, о которых им рассказали на уроках биологии. Применяют схемы и теоремы, которые уже кто-то придумал и доказал. И обучаются по заранее составленному плану.

И даже не знаю, стоит ли глубокому обучению взрослеть.
1.1K views08:44
Открыть/Комментировать
2020-05-20 12:36:38 — Дааа, мечта... — задумчиво вздохнул Кирюха, снова разглядывая витрину с кроссовками.

Они были как дикие варвары, которые обвесили себя слегка выцветшими трофеями поверженных врагов. Варвары, которые сумели пройти дикие века и довести китч красных, желтых и синих лоскутов до пастельной уверенности в себе и своем внешнем виде. Они не замечали черно-белого общества. Им был безразличен подростковый вызов кислотных сине-зеленых соседей. Они наслаждались собой и своей внутренней силой, проступавшей сквозь необычный наряд из кожи и ткани. Наслаждались по-взрослому, без показухи, без оглядки и без сожалений. Наслаждались с глубокой уверенностью в том, что мимо них нельзя пройти, не восхитившись.

И их пастельно-каменное спокойствие заражало Кирюху уверенностью в себе.

— Пожалуй, я примерю вот эти кроссовки — Кирюха ткнул пальцем в своих фаворитов.
— Пожалуй, нет — тем же надменным тоном ответил ему сухолицый продавец.
— Но… Но почему?!

Так начинается мой бесплатный курс по Python.
Гляньте аккуратно, а то может прямо понравиться-понравиться:
https://skillit.ch/kupioxa/

А как только захочется поддержать продолжение — смело лайкайте, пишите в чатик или комменты. Буду рад
1.2K views09:36
Открыть/Комментировать
2020-05-14 19:29:00 ​​Аппроксимация индивидуального пошива

Всю свою долгую жизнь Эдвард занимался индивидуальным пошивом. Но с такой просьбой, как у этой троицы, он столкнулся впервые.

— Сшейте нам такой свадебный костюм, чтобы он подошёл каждому из нас. Приходится экономить.

— Святые угодники, но здесь индивидуальный пошив, а не фабрика одежды! — схватился за голову Эдвард.

— В том-то и дело! Мы не нашли фабричного размера, который подходит нам троим. 50-й в плечах хорошо, но рукава коротки. У 54-го наоборот: рукава - хорошо, но в плечах широко. А 52-й вообще - ни тут, ни там не подходит. Нужно что-то среднее…

— Ну что же, возьмусь… — мысленно Эдвард уже пытался представить, как скроить костюм. Видимо придется шить на человека, который усреднен из этих троих. Чтобы плечи, талия и все остальное были посередине и максимально близкими ко всем троим.

В анализе данных такая попытка приближенно представить результаты обмеров многих людей в усредненном виде называется аппроксимацией. Часто главное становится виднее, если усреднить и отбросить лишнее.

Иногда нужно не просто усреднить, а выявить закономерность. Например, такую. Умножь 0.4 на свой рост, прибавь 5 и получишь длину руки до запястья.

0.4 ⋅ 176 + 5 = 75.4

Для поиска такой закономерности обмеряют много людей разного роста. И усредненяют, аппроксимируют эти данные уравнением.

Самое простое уравнение - линейное. Его еще называют линейной регрессией.
k ⋅ рост + b = длина_руки
k ⋅ x + b = y

Чтобы найти k и b, которые лучше всего подойдут данным, используют метод наименьших квадратов. МНК. Least squares. LSQ. Как портной подгоняет костюм под клиента, МНК подогоняет коэффициенты под данные. И получает, что k=0.4, а b = 5. Например.

Есть только одно ограничение. Выбрать фасон уравнения МНК не может. Тут все по желанию клиента. Иногда случается так, что любимый фасон клиента не подходит. Как ни крути коэффициенты - уравнение не сидит. И вот тогда приходится выбирать что-то другое, по фигуре.

Побольше математики в подборке: https://skillit.ch/collection/view/yPh9DTh_To
1.2K views16:29
Открыть/Комментировать