Нематематика в анализе данных

Сегодня поговорим о нескольких «околоаналитических» темах, которые обычно не затрагивают в учебных курсах по аналитике (бизнес- или ML-), поскольку они совсем не о математике, а больше о психологии. Но их знание не менее важно, чем знание современных методов решения задач, поскольку часто с «хорошим» решением потом нечего делать.

51bMpZhF7ML._SX355_

Читать далее

С Новым 2019 годом!

По ежегодной традиции поздравляю всех читателей блога с праздником! Немного статистики, небольшой подарок читателям, а также, как я обещал, разберём итоги и правильные ответы Странного теста.

stat2018

Читать далее

Как бенчмарк попал в призы

Небольшая заметка о прошедшем недавно соревновании «Gazprom Neft SmartOil Contest», которое проходило на платформе Boosters, и решении, которое было получено за 40 минут.

neft

Читать далее

Странный тест по ML

Давненько я не публиковал никаких тестов… итак, новый провокационный шедевр: «странный тест по машинному обучению». Нельзя сказать, что он проверяет какие-то фундаментальные знания, но со всеми вопросами, которые в нём присутствуют, порядочный человек, вращающийся в DS-среде, сталкивается.

test.jpg

Читать далее

Мемы о машинном обучении (ML Memes)

Это несерьёзный развлекательный пост в честь конца лета и начала учебной поры. В этом году не вышел очередной сезон сериала «Игра престолов». Для тех, кто по нему скучает, подборка мемов…

BATCHNORM

Читать далее

Интерпретации чёрных ящиков

Машинное обучение, в основном, отвечает на вопросы КАКАЯ(ОЙ) / КТО(ЧТО) / СКОЛЬКО? «Что изображено?», «какая будет цена акции?» и т.п. Самый естественный следующий человеческий вопрос: ПОЧЕМУ? Кроме ответа чёрного ящика (будь то бустинг или нейросеть), нам хотелось бы получить аргументацию этого ответа… Ниже представляю обзор проблематики интерпретации (это одна из тем, которая есть в моём курсе для магистров ММП ВМК МГУ, и которой не уделяется время в любом другом курсе по машинному обучению и анализу данных).

Interpretations.jpg

Читать далее