Pull to refresh
0
0
Максим @khrisanfov

Программист

Send message
Заминусовали нормального человека. В этом весь хабр.
И ты взял? :) Я даже про такой банк не слышал.
johnpateha Как определяете силу переобучения? По разнице целевой метрики на трейне и валидации?
Вы предлагаете отказаться от отложенной выборки в пользу кросс-валидации. На Kaggle это может отлично работает, но когда данных много все начинает работать медленно, особенно в бустингах типа LightGBM. Еще минус кросс-валидации в том что в конечном обучении на всех данных не факт что вы получите хорошую модель, алгоритм может как переобучиться так и не сойтись (недообучиться). Как вы в итоге отбираете модель на данных QIWI? Неужели кросс-валидация? Поделитесь пожалуйста опытом.
Очень плохо работает функция Evaluate и Watch в отладке, например когда из кастомного списка типа QList вызвать size() в Evaluate выдает ошибку. Это с первых версий не работает. Будет ли исправлено?
Можешь сам спросить, он ниже пишет.
Наши. Я знаю человека, который это написал.
Кто знает как наиболее просто сделать подобное своими руками? Допустим нужно узнать какие данные принимает и отправляет приложение. Как-то пробовал различные MIT прокси, но настраивается долго, пользоваться неудобно и приложение просекает, что сертификат левый подсовывается и перестает работать.
Это легко объясняется. Во многих IDE настройка по умолчанию TAB'ы вместо пробелов. Новички обычно не заморачиваются по поводу стиля кодирования и фигачат табами. В большинстве серьезных проектов с кодинг стандартами все же предпочитают пробелы вместо табов, ну и соответственно на таких проектах уровень дохода выше и квалификация чаще всего выше, поэтому те кто ставят пробелы зарабатывают в среднем больше. Сам раньше ставил табы, отучили как-раз на проекте с кодинг стандартом.
Пару недель назад начал принимать фенотропил, мне он помогает проснуться, лучше концентрироваться на делах. Начинаю работать через час после пробуждения. Перестал откладывать важные дела на потом. Не похоже что плацебо, какой-то эффект есть. Но «умным» он конечно не сделает, просто что-то вроде энергетика.
Во многих компаниях оплачивают переработки, причем по увеличенной ставке.
Уверен, что преувеличивают. Меня хватает на 3-4 часа продуктивной и качественной работы (чистого времени). Может они все время, которое отнимает работа, считают рабочим: проснуться, помыться, поесть, доехать на работу, попить кофе, почитать новости, поработать, пообедать, поболтать с коллегами, поработать, попить кофе, почитать новости, поехать домой, лечь спать. В таком случае может так и выходит (и то не факт).
Всё так сделали, спасибо! Успехов вашему проекту.
Из-за одной лишь возможности выполнения линуксовых команд народ не повалит обратно. В Linux есть возможность гибкой настройки рабочей среды, хоткеи, виджеты и т.п. В Windows с этим уныло, сравнить хотя бы возможности dolphin и проводника, в Windows до сих пор нет возможности открыть две папки в одном окне проводника? Linux хорош тем, что его можно настроить «под себя», а возможности Windows рассчитаны на среднего пользователя.
Извините, заголовок не в тему. Такая статья только запутает новичка (вроде меня). Машинное обучение строится на базовых алгоритмах классификации и регрессии + набор новых техник, об этом в статье ни слова. Это все появилось не сегодня и не вчера. Вы с таким же успехом могли использовать это 15 лет назад.
Есть такое. Когда есть деньги, то начинаешь заниматься любимыми делами. Я не говорю о развлечениях, это может быть даже работа, которая не приносит много денег, но очень нравится.
Ну так можно про что угодно рассуждать. Если я пишу на C++, то я упираюсь в возможности GCC. Если я работаю с графикой, то я упираюсь в возможности движка и т.д. Я считаю, что можно быть хорошим спецом и без такого глубокого понимания всех деталей. Спрос на таких людей будет. Токарь когда вытачивает деталь на ЧПУ он же знает какие там алгоритмы реализованы верно? Это не мешает ему зарабатывать деньги применяя новые технологии на практике.
У меня похожая ситуация. Я начал изучать ML пару месяцев назад. Копнул немного в математику и в сам процесс ML. Могу сказать, что математика как была для меня непокоримой вершиной так и останется, а сам процесс ML больше относится к программированию чем к математике. Нужно хорошо знать питон или R, применять уже разработанные функции и алгоритмы на практике. Надо хорошо знать теорию вероятностей и descriptive statistics (не знаю как на русском называется). Я конечно подтяну немного общее понимание, но углубляться в математику точно не буду. Пусть математики варятся в собственном соку, разрабатывают нам алгоритмы, а мы будем применять это на практике и зарабатывать деньги :).
1

Information

Rating
Does not participate
Location
Краснодар, Краснодарский край, Россия
Date of birth
Registered
Activity