Зачем мне эта математика
Осторожно: внутри коробки снова фон Нейман Сегодня хотим порекомендовать вам две книги, посвящённые этому выдающемуся математику. Обе совершенно по-разному, но одинаково захватывающе рассказывают о его жизни и о границах допустимого в научном познании. …
А теперь объясняем мем!
Картинка из предыдущего поста порадует любителей метаиронии — многослойной и порой не очень смешной.
Во-первых, игра с коробками отсылает к теории множеств: пустое множество — это ноль, множество, содержащее пустое множество, — это один. Фон Нейман разработал вариант аксимоматизации этой теории, который получил известность как система аксиом NBG.
Во-вторых, шутка намекает, что если долго смотреть в теорию, из неё обязательно выглянет фон Нейман. Он как финальный босс сидит внутри научных парадигм и ждёт, когда игрок поймет: чем больше мы знаем, тем темнее становится лес.
Накидайте 🤓, если поняли мем без мемологии! А с нас ещё парочка рекомендаций по теме:
🔵 здесь лежит подробный пост о фон Неймане и его достижениях
🔵 а тут можно посмотреть крутое видео о его жизни
#меммат
Картинка из предыдущего поста порадует любителей метаиронии — многослойной и порой не очень смешной.
Во-первых, игра с коробками отсылает к теории множеств: пустое множество — это ноль, множество, содержащее пустое множество, — это один. Фон Нейман разработал вариант аксимоматизации этой теории, который получил известность как система аксиом NBG.
Во-вторых, шутка намекает, что если долго смотреть в теорию, из неё обязательно выглянет фон Нейман. Он как финальный босс сидит внутри научных парадигм и ждёт, когда игрок поймет: чем больше мы знаем, тем темнее становится лес.
Накидайте 🤓, если поняли мем без мемологии! А с нас ещё парочка рекомендаций по теме:
#меммат
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤓10🐳8🤔5❤1
Рекомендация для тех, кто в деле
Если вы интересуетесь ML и ищете полезные материалы, чтобы плавно вкатиться в тему, советуем заглянуть в @asisakov_channel — канал про Python, Data Science, SQL, AI, промпты, карьеру и vibecoding.
Автор канала — Александр — прошёл путь от Бауманки до продвинутого ML-инженера. У него за плечами Сколтех, 5 лет в DS и риски в Сбере. Сейчас он лидит группу прогноза в Яндекс Лавке и делится опытом с подписчиками.
Математики, как вы могли догадаться, в канале очень много. Вот с каких постов советуем начать:
✅ шпаргалка по математике для Data Science
✅ большая подборка AI-инструментов для решения задач
✅ статистика и вероятности в теории покера
✅ отбор признаков с применением корреляции на практике
Ещё в канале есть задачи и мемы — всё в лучших традициях авторского блога. Подойдёт продвинутым школьникам и студентам. Те, кто уже практикует машинное обучение, тоже найдут для себя много полезного.
Подписывайтесь и читайте. Не просто же так мы рассказывали про линейную регрессию😊
Если вы интересуетесь ML и ищете полезные материалы, чтобы плавно вкатиться в тему, советуем заглянуть в @asisakov_channel — канал про Python, Data Science, SQL, AI, промпты, карьеру и vibecoding.
Автор канала — Александр — прошёл путь от Бауманки до продвинутого ML-инженера. У него за плечами Сколтех, 5 лет в DS и риски в Сбере. Сейчас он лидит группу прогноза в Яндекс Лавке и делится опытом с подписчиками.
Математики, как вы могли догадаться, в канале очень много. Вот с каких постов советуем начать:
Ещё в канале есть задачи и мемы — всё в лучших традициях авторского блога. Подойдёт продвинутым школьникам и студентам. Те, кто уже практикует машинное обучение, тоже найдут для себя много полезного.
Подписывайтесь и читайте. Не просто же так мы рассказывали про линейную регрессию
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍3🦄3❤🔥1🍌1👀1