#история
Оказывается сохранилась лекция Хэмминга об ИИ:
https://www.youtube.com/watch?v=aq_PLEQ9YzI&feature=youtu.be
Оказывается сохранилась лекция Хэмминга об ИИ:
https://www.youtube.com/watch?v=aq_PLEQ9YzI&feature=youtu.be
YouTube
Hamming, "Artificial Intelligence - Part I" (April 7, 1995)
Intro: Today is the beginning of talking about artificial intelligence, it is a very different topic. I spent much of last night and today thinking about it, and talking to friends about what they really believe. After all, there is no point in giving lectures…
#история
Начинаю новую тему постов - истории из мира DS/MATH и т.п.
Есть такой мем как karpathy constant, он пошёл из приведённого твита уже далёкого 2016 года, который был шуткой. Самое интересное, что такой темп обучения часто действительно хорош.
Начинаю новую тему постов - истории из мира DS/MATH и т.п.
Есть такой мем как karpathy constant, он пошёл из приведённого твита уже далёкого 2016 года, который был шуткой. Самое интересное, что такой темп обучения часто действительно хорош.
#история
Забавно, что практически всё в математике появляется из решения конкретных задач (а не из абстрактных умозаключений).
Вот как появились смеси распределений, ну и потом отсюда всякие EM-алгоритмы?
Карл Пирсон подружился с зоологом Велдоном и его женой, и решил помочь им проанализировать данные о параметрах популяции крабов (там были ширина и высота лба). Ну и очень удивился, что данные не подчинены нормальному распределению. Он делает вывод, что популяция крабов неоднородна, а состоит из однородных подгрупп! Поверить, что каждая подгруппа ненормальная он не может, поэтому получаем смесь нормальных распределений...
Странно, что крабовый датасет не стал таким же известным как ирисы Фишера.
Забавно, что практически всё в математике появляется из решения конкретных задач (а не из абстрактных умозаключений).
Вот как появились смеси распределений, ну и потом отсюда всякие EM-алгоритмы?
Карл Пирсон подружился с зоологом Велдоном и его женой, и решил помочь им проанализировать данные о параметрах популяции крабов (там были ширина и высота лба). Ну и очень удивился, что данные не подчинены нормальному распределению. Он делает вывод, что популяция крабов неоднородна, а состоит из однородных подгрупп! Поверить, что каждая подгруппа ненормальная он не может, поэтому получаем смесь нормальных распределений...
Странно, что крабовый датасет не стал таким же известным как ирисы Фишера.
👍86🔥47🥰9🤔3
#история
Ещё про исходные практические задачи...
Есть такая задача Бюффона о вероятности пересечения брошенной иголкой стыка на дощатом полу (предполагаются, что все доски равной ширины). Когда решают, то вместо иглы - отрезок, вместо стыков - параллельные прямые с одинаковым шагом. Задача известная, поскольку в ответе фигурирует число pi, т.е. его можно так приближённо вычислять: "бросая иголку на пол".
Всегда думал, что эта задача родилась просто из размышлений о пересечениях, иголка и пол тут для наглядности, но оказалось, что в 18 веке была такая азартная игра: на плиточный пол кидали какой-то предмет и смотрели, находится ли он внутри одной из плиток или пересекает границы плиток. Сначала кидали монетки, потом стали кидать всё, что в голову придёт:)
П.С. Из интересного: задача поставлена в 1733 году, а решена в 1777 (хотя сейчас лёгкая для математика-первокурсника), привела к появлению "Стохастической геометрии".
Ещё про исходные практические задачи...
Есть такая задача Бюффона о вероятности пересечения брошенной иголкой стыка на дощатом полу (предполагаются, что все доски равной ширины). Когда решают, то вместо иглы - отрезок, вместо стыков - параллельные прямые с одинаковым шагом. Задача известная, поскольку в ответе фигурирует число pi, т.е. его можно так приближённо вычислять: "бросая иголку на пол".
Всегда думал, что эта задача родилась просто из размышлений о пересечениях, иголка и пол тут для наглядности, но оказалось, что в 18 веке была такая азартная игра: на плиточный пол кидали какой-то предмет и смотрели, находится ли он внутри одной из плиток или пересекает границы плиток. Сначала кидали монетки, потом стали кидать всё, что в голову придёт:)
П.С. Из интересного: задача поставлена в 1733 году, а решена в 1777 (хотя сейчас лёгкая для математика-первокурсника), привела к появлению "Стохастической геометрии".
👍51🔥15❤4
#история (которую я часто рассказываю в своём курсе)
На одном из хакатонов, который проводила крупная нефтяная компания, в финале участники выступали с презентациями о своих решениях задачи прогнозирования дебита нефти... Почти все настраивали бустинг (различались лишь библиотеки), генерировали признаки, искали лики и т.п.
Предпоследним вышел парень из Уфы, который занял 2е место в лидерборде, и сказал: я не очень понимаю смысл всего, что тут говорилось, такие слова как "бустинг" я слышу в первый раз. Я учусь "в нефтянке", нас учили, что есть такая формула для дебита (выводит на слайд небольшую формулу), я просто в неё подставил известные значения, а неизвестные прикинул, какими они могли бы быть.
На одном из хакатонов, который проводила крупная нефтяная компания, в финале участники выступали с презентациями о своих решениях задачи прогнозирования дебита нефти... Почти все настраивали бустинг (различались лишь библиотеки), генерировали признаки, искали лики и т.п.
Предпоследним вышел парень из Уфы, который занял 2е место в лидерборде, и сказал: я не очень понимаю смысл всего, что тут говорилось, такие слова как "бустинг" я слышу в первый раз. Я учусь "в нефтянке", нас учили, что есть такая формула для дебита (выводит на слайд небольшую формулу), я просто в неё подставил известные значения, а неизвестные прикинул, какими они могли бы быть.
😁215🔥47👍34❤6🐳5😱4
#история
В комментариях на 2й пост выше был вопрос про подготовку победителей олимпиады ИИ.
Как всё проходило: ребята пришли в ЦУ с просьбой о подготовке. Уже на следующий день подготовку начал "ваш покорный слуга" с сжатого курса по ML/DL + специальные занятия по соревнованиям (это понятные для школьников фрагменты курса ПЗАД). Интересно, что с некоторыми темами попали прям в яблочко (учитывая, что планировалось на финал). Сначала интенсивность была 2 занятия в неделю. А я так стал "главным тренером" (вроде нет такого официального звания) будущих чемпионов...
На научном треке олимпиады планировались 3 задания, под каждое был выделен персональный тренер:
классический ML - Саша Гущин,
CV - Дима Ульянов,
NLP - Таня Гайнцева,
кажется, что тренерский состав уже очень крутой (мне бы такой в 16 лет). Плюс были отдельный занятия, которые проводили Ваня Стельмах (ЦУ), Илья Карчмит (aimasters) и другие. В конце второго месяца подготовки интенсивность возросла до 5 занятий в неделю.
Половина тренеров была из ЦУ, часть вели занятия онлайн из-за границы. Например, я проводил "боевую репетицию" оффлайн (старались имитировать финал) по одному из заданий олимпиады в новом офисе Т-банка. Кроме тренеров была огромная команда (помощь с документами, сопровождение участников и т.п.), упомяну только главного по всему этому Катю Процко, которая после олимпиады вошла в совет по подготовке следующей. Так что "тренировки" это только вершина айсберга подготовки.
Про задания можно почитать здесь. Таня обещала тоже что-то написать, поэтому я писать не буду:)
Из странных моментов... не все мои знакомые откликались на просьбы "поработать со школьниками". Кажется, что упустили интересный опыт и чувство драйва. А всем кто откликнулся - моё отдельное спасибо!
В следующем году планируется что-то более серьёзное, с отбором среди всех школьников по результатам всероссийских олимпиад, подготовку, скорее всего, будет вести ЦУ, главного тренера тоже поменяем.
В комментариях на 2й пост выше был вопрос про подготовку победителей олимпиады ИИ.
Как всё проходило: ребята пришли в ЦУ с просьбой о подготовке. Уже на следующий день подготовку начал "ваш покорный слуга" с сжатого курса по ML/DL + специальные занятия по соревнованиям (это понятные для школьников фрагменты курса ПЗАД). Интересно, что с некоторыми темами попали прям в яблочко (учитывая, что планировалось на финал). Сначала интенсивность была 2 занятия в неделю. А я так стал "главным тренером" (вроде нет такого официального звания) будущих чемпионов...
На научном треке олимпиады планировались 3 задания, под каждое был выделен персональный тренер:
классический ML - Саша Гущин,
CV - Дима Ульянов,
NLP - Таня Гайнцева,
кажется, что тренерский состав уже очень крутой (мне бы такой в 16 лет). Плюс были отдельный занятия, которые проводили Ваня Стельмах (ЦУ), Илья Карчмит (aimasters) и другие. В конце второго месяца подготовки интенсивность возросла до 5 занятий в неделю.
Половина тренеров была из ЦУ, часть вели занятия онлайн из-за границы. Например, я проводил "боевую репетицию" оффлайн (старались имитировать финал) по одному из заданий олимпиады в новом офисе Т-банка. Кроме тренеров была огромная команда (помощь с документами, сопровождение участников и т.п.), упомяну только главного по всему этому Катю Процко, которая после олимпиады вошла в совет по подготовке следующей. Так что "тренировки" это только вершина айсберга подготовки.
Про задания можно почитать здесь. Таня обещала тоже что-то написать, поэтому я писать не буду:)
Из странных моментов... не все мои знакомые откликались на просьбы "поработать со школьниками". Кажется, что упустили интересный опыт и чувство драйва. А всем кто откликнулся - моё отдельное спасибо!
В следующем году планируется что-то более серьёзное, с отбором среди всех школьников по результатам всероссийских олимпиад, подготовку, скорее всего, будет вести ЦУ, главного тренера тоже поменяем.
centraluniversity.ru
Центральный университет
Официальный сайт Центрального университета. Центральный университет — первый в России вуз на основе STEM-модели: Science, Technology, Engineering, Mathematics. Открыт при поддержке Т-Банка и других ведущих компаний.
❤85🔥46👏18👍11😇2