Spark in me
2.68K subscribers
1.63K photos
87 videos
119 files
3.12K links
Lost like tears in rain. DS, ML, a bit of philosophy and math. No bs or ads.
Download Telegram
Еще прочитала недавно очень хороший и ободряющий пост про изучение нового (правда, про Data Science, но к языкам тоже подходит). Например, совет про то, что надо сфокусироваться на собственной траектории.

We naturally compare ourselves to others and tend to judge our own skills in terms of other people’s skills. The problem with this is that as our understanding improves, we tend to change our measures of comparison to more and more accomplished people. This is especially a problem when we compare our own general understanding of an area to that of specialists. For instance, you might have a good general understanding of neural networks, but if you compare yourself to someone who studies them full time, your understanding will obviously be pretty paltry. This kind of comparative thinking leads to always feeling insufficient, because no matter who you are or how much you know, there is always somebody who will know more.

A better approach is to focus on trajectory. Ask whether you are making progress rather than whether you are relatively successful. Think about what you knew yesterday and feel good if you learned a bit more today. Over time that approach will lead to much better understanding with much less suffering.

Очень, ОЧЕНЬ хороший совет. О чем-то подобном говорила и Барбара Оукли (сосредоточиться на процессе, а не на результате), но она не затрагивала проблему перфекционизма, который заставляет нас все время сравнивать себя с другими.

Я прохожу сейчас это с другой областью знаний, которой занимаюсь всего 8 месяцев от силы, но и с языками это очень хорошо помню.

Помню, когда устроилась на работу в один московский инвестбанк, и английский я на тот момент учила года 1.5, но уже владела им на неплохом уровне – мне пришлось писать аналитически-рекламные меморандумы на английском, и моя коллега, выпускница МГИМО, их редактировала. Я помню, что очень страдала от того, как она наслаждалась подчеркиванием моих ошибок, а следовало бы радоваться, что я после 1.5 лет изучения языка с нуля способна производить 50-60-страничные связные тексты, пусть и с ошибками и не всегда корректными речевыми сочетаниями.

И когда переехала в Испанию – чувствовала себя очень неадекватной на фоне своей семьи, где каждый способен с легкостью переключаться между 3-4-5 языками, и очень страдала по этому поводу, а следовало бы радоваться тому, как я быстро нагоняю людей, которые в мультиязычной среде существуют всю свою жизнь, и в итоге уже практически догнала. И каждый день надо было радоваться тому, что я все больше понимаю, все лучше вникаю, и какая я молодец.

Я просто хотела подчеркнуть, что вы, вот именно вы, каждый из вас – вы герой уже потому, что каждый день узнаете немного больше про тот язык, который решились изучать (или что-то другое). Каждая прочитанная книга, каждое выученное правило, каждое занятие с репетитором или в школе, каждая новая серия в оригинале – продвигают вас из состояния, где вы не понимали ничего, туда, где вы уже намного лучше понимаете, читаете, говорите, пишете.

И не надо сравнивать себя с носителями. Не надо сравнивать себя с людьми, которые целенаправленно учили языки в университете 5 лет, с людьми, которые жили за границей, которые зарабатывают себе этим на существование. Со специалистами из цитаты, в общем. Сравнивайте себя – с собой.

Вы уже так много добились, а впереди еще больше.
Если вы меняете свой профиль или изучаете что-то новое / сложное и сомневаетесь в своих силах - просто прочитайте эту статью
- http://blog.shotwell.ca/2017/08/29/advice-for-non-traditional-data-scientists/

Возможно вы найдете в ней знакомые вам паттерны)
ЦР ВШЭ про экономику стран СНГ
- Отчет - https://goo.gl/v8WHmm
- Беларусь плавное восстановление экономики
-- https://goo.gl/nYw2Rp
- Беларусь - реальные располагаемые доходы перестали падать
-- https://goo.gl/GWCXDm
- Украина - замедление роста
-- https://goo.gl/hdPmeM
- Украина - займы МВФ
-- https://goo.gl/GPeHzk

#statistics
Видео - пояснение того, как работают FCN (fully connected networks - предшественники юнета)
- https://goo.gl/Ep7tKB

Занятно =)

Насколько я понимаю, bleeding edge сейчас в машинном зрении - это определение объектов попиксельно в режиме реального времени.

#data_science
Занятный метод обучения попиксельных моделей если нет денег на разметку
- Обучаем модель рамках
- Делаем прогнозы
- Обучаемся на прогнозах
- Повторяем

- https://goo.gl/ot1xnW
- https://arxiv.org/abs/1503.01640

#neural_nets
Forwarded from Linuxgram 🐧 via @like
Ubuntu MATE 17.10 Beta 1 Released
🔸 https://goo.gl/QTC3TX
Офигенная фишка для самообразования - плагин Youtube Playback Speed Control для Google Chrome позволяет смотреть видео на Youtube на тройной скорости.
На Каггле было соревнование про спутники. Я за ним не следил ибо решил, что оверкилл для моего уровня.

Топовые решения как правило с точки зрения читабельности кода и понятности (в том числе статей по итогу) - жесткое месиво - по понятными причинам, конечно.

Но тут какой-то чел разобрал топовые решения и якобы потратил в 4 раза меньше расчетов. Интересное чтение.
https://goo.gl/zAVrZN

#neural_nets
Для всех, кто недавно присоеденился к каналу, вот что у нас есть
- У нас есть сайт https://spark-in.me (авторы на сайт - welcome)
- Гайд как пользоваться нашим каналом - https://spark-in.me/post/how-to-use-channel
- У нас есть курируемый лист курсов в сфере ML тут http://goo.gl/5VGU5A и тут http://author.spark-in.me/course-list.html (там есть сортировка)
- Была еще email рассылка - но ее лень стало воскрешать
- На канале постоянно делаются подборки и помечаются тегом #digest
- На канале есть ряд тегов (см. статью выше)
Подборка с канала на тему

"Математические и статистические иллюстрации"

==============================

Было:

1 Кост функции при градиентном спуске https://xn--r1a.website/snakers4/48
2 Простая регрессия https://xn--r1a.website/snakers4/61
3 Линии уровня кост функции при градиентном спуске https://xn--r1a.website/snakers4/63
4 Классификация https://xn--r1a.website/snakers4/96
5 Классификация https://xn--r1a.website/snakers4/98
6 Лего - цена набора и число деталей https://xn--r1a.website/snakers4/260
7 Перемножение матриц - иллюстрация https://xn--r1a.website/snakers4/314
8 Статистика из мира танков https://xn--r1a.website/snakers4/337
9 Распространение при заражении https://xn--r1a.website/snakers4/439
10 Лучшие в мире визуализации по математике - https://www.youtube.com/channel/UCYO_jab_esuFRV4b17AJtAw/videos
11 Классные визуализации про производные - https://xn--r1a.website/snakers4/861
12 Суть экспоненты - https://xn--r1a.website/snakers4/866
13 2-minute papers канал на Ютубе - https://xn--r1a.website/snakers4/931
14 Лайтовый, но крутой канал про машинное обучение - https://xn--r1a.website/snakers4/957
15 Число пи, зета функция Римана, теория чисел и все в одном месте - https://xn--r1a.website/snakers4/974
16 Простые математические визуализации https://xn--r1a.website/snakers4/1000
17 Пифагоровы числа - https://xn--r1a.website/snakers4/1006
18 Великолепная серия видео про комплексные числа и функции https://xn--r1a.website/snakers4/1031
19 Начало серии видео про мат. основы DS - https://xn--r1a.website/snakers4/1089

==============================

Новое

20 Площадь многоугольников - https://xn--r1a.website/snakers4/1063
21 Визуализация того как работают решающие деревья - https://xn--r1a.website/snakers4/1228
22 Mathologer про многомерные фигуры - https://xn--r1a.website/snakers4/1234
23 Интуиции по работе с многомерными пространствами - https://xn--r1a.website/snakers4/1299
24 Полностью онлайн книга по линейной алгебре - супер - https://xn--r1a.website/snakers4/1335
25 Как учиться быстрее - https://xn--r1a.website/snakers4/1351

==============================

#digest
И да, если вам нравится наш канал, вы можете:

1 Дать нам на чай тут - http://yasobe.ru/na/spark_in_me

2 Оценить канал тут - https://telegram.me/tchannelsbot?start=snakers4

3 Написать чего не хватает в чат - https://goo.gl/IS6Kzz

4 Написать в личку @snakers41
Скорее всего это следствие юзабилити, но в принципе наличие таких постов прикольно
- https://goo.gl/t8EYQF
- Ну и аналог Гугл-переводчика - https://www.deepl.com/translator

#internet
#neural_nets
Отличная статья в блоге про текущие проблемы прикладных исследований в сфере AI
- https://goo.gl/bMcU9H
- http://timdettmers.com/2017/08/31/deep-learning-research-directions/

#data_science
Интересное в мире ML
- Помните криповых котов pix2pix? Это видео pix2pix
https://goo.gl/PCXPWA - похоже на кошмары
- Import AI - https://goo.gl/5hEzLX
-- Скоро будут финалисты второго AI-Grant - https://goo.gl/CEANHX - https://goo.gl/kwm2yA
-- Прикладные советы что делать если ваша модель не работает
--- Раз https://goo.gl/d3jRbp
--- Два https://goo.gl/XLRtuQ
-- Распознавание лиц в масках - https://goo.gl/eZYBJT
-- Еще раз про новый переводчик - аналог Гугл переводчика - https://goo.gl/fjDDp9

#data_science
Знакомый поделился классным гайдом по PyTorch, который объясняет в чем его фишка. Если вы не пользуетесь Keras и ищете на чем потренироваться - то вам как раз подойдет.
https://habrahabr.ru/post/334380/

#data_science
#neural_nets
Интересное в мире интернета:
- Ben Evans - https://goo.gl/5nou2g
-- В Китае творится безумие с райдшерингом велосипедов - https://goo.gl/yUPJLn
-- Детекция фич на лице с использованием Deep Learning - https://goo.gl/HeT131 + open_cv - все не просто, а безумно просто
-- Интеграция Алексы и Кортаны - https://goo.gl/r5MEux
-- AR SDK от Гугла - https://goo.gl/TT9Epw
-- Новые изменения андроида под капотом - https://goo.gl/xDaTLU

#internet
Список фреймворков для ML отсортированный по популярности на гитхабе.
- https://oxozle.com/awetop/josephmisiti-awesome-machine-learning?overall=1

#data_science