🤔 Вот вы может думаете, что когда ведёшь курс по машинному обучению например, просто берёшь известные темы, рассказываешь их понятно, делаешь задания для закрепления материала и все тут. Как бы ни так.
Знаете, вот иногда выйдешь из дома и думаешь: а я точно дверь закрыл? Ну или там утюг не выключил может. Или для особо тревожных - свет в комнате оставил, теперь за день набежит на целых 50 копеек лишних. Вот есть один такой же тревожный вопрос, который мучает меня про базовый курс машинного обучения, который в разных вариациях и разных местах я преподаю уже 14 лет: порядок тем.
😐 Серьезно. Вот я каждый год несколько раз за год задаюсь вопросами: рассказывать сначала линейные модели или сначала деревья? Рассказать сначала введение во все основные методы supervised learning, а потом unsupervised или сделать нейросети прям отдельно в конце, чтобы сразу там и про всякие автоэнкодеры упомянуть, а не разделять?
🧶 Проблема в том, что наука развивается сама по себе, без оглядки на то, насколько стройная программа курса потом получится :) В итоге получается, что все темы друг с другом взаимосвязаны и расположить их линейно можно кучей способов. В рамках парадигмы «то что мы ещё не проходили, мы с вами пока не знаем» это приводит либо к потере, либо к откладыванию изучения части связей, и роль автора курса - выбрать, что слушателю дать раньше, а о чем рассказать потом или вовсе не рассказывать.
🌳Ну например, про линейные модели и деревья. Деревья устроены проще в плане нужной для их понимания математики, но, рассказав про деревья, логично не тянуть и сразу переходить к ансамблям деревьев. А хочется сначала пройти какие-то базовые алгоритмы, а потом уже идти в ансамбли. Тогда линейные модели надо ставить до деревьев. Но линейные модели требуют от слушателя уже хоть немного не бояться математики - что такое градиент понимать, градиентный спуск. Если рассказываешь студентам технического ВУЗа - не беда, они все это знают. Если же разрабам или вовсе гуманитариям: создаётся некий барьер, который выше, чем у деревьев, но встретившись раньше, может помешать людям даже добраться до всяких лесов и бустингов, которые на самом деле очень просты. А если просто руками поводить и сказать «ну тут параметры подбираются автоматически из оптимизационной задачи», то будет уже совсем профанация какая-то.
🤹Так вот одна из скрытых (но очень важных) работ любого автора курса - из огромной и разнообразной области, не спрашивающей нас, как ей развиваться, чтобы было красивое оглавление в учебниках, сделать что-то стройное, логичное, систематизированное, уложенное в линейную последовательность тем и дающее слушателю приятную иллюзию порядка.
☝️Как только слушатель начнёт работать и нарабатывать практику, он поймёт, что это была иллюзия. Что нет такого четкого деления на типы алгоритмов, что можно спокойно и безнаказанно совмещать вещи из разных глав учебников, а какие-то методы и задачи можно было записать сразу в несколько глав. Но эта иллюзия порядка, созданная лектором, уже помогла изучить основы. И в этом и был ее смысл.
🤔 Вот вы может думаете, что когда ведёшь курс по машинному обучению например, просто берёшь известные темы, рассказываешь их понятно, делаешь задания для закрепления материала и все тут. Как бы ни так.
Знаете, вот иногда выйдешь из дома и думаешь: а я точно дверь закрыл? Ну или там утюг не выключил может. Или для особо тревожных - свет в комнате оставил, теперь за день набежит на целых 50 копеек лишних. Вот есть один такой же тревожный вопрос, который мучает меня про базовый курс машинного обучения, который в разных вариациях и разных местах я преподаю уже 14 лет: порядок тем.
😐 Серьезно. Вот я каждый год несколько раз за год задаюсь вопросами: рассказывать сначала линейные модели или сначала деревья? Рассказать сначала введение во все основные методы supervised learning, а потом unsupervised или сделать нейросети прям отдельно в конце, чтобы сразу там и про всякие автоэнкодеры упомянуть, а не разделять?
🧶 Проблема в том, что наука развивается сама по себе, без оглядки на то, насколько стройная программа курса потом получится :) В итоге получается, что все темы друг с другом взаимосвязаны и расположить их линейно можно кучей способов. В рамках парадигмы «то что мы ещё не проходили, мы с вами пока не знаем» это приводит либо к потере, либо к откладыванию изучения части связей, и роль автора курса - выбрать, что слушателю дать раньше, а о чем рассказать потом или вовсе не рассказывать.
🌳Ну например, про линейные модели и деревья. Деревья устроены проще в плане нужной для их понимания математики, но, рассказав про деревья, логично не тянуть и сразу переходить к ансамблям деревьев. А хочется сначала пройти какие-то базовые алгоритмы, а потом уже идти в ансамбли. Тогда линейные модели надо ставить до деревьев. Но линейные модели требуют от слушателя уже хоть немного не бояться математики - что такое градиент понимать, градиентный спуск. Если рассказываешь студентам технического ВУЗа - не беда, они все это знают. Если же разрабам или вовсе гуманитариям: создаётся некий барьер, который выше, чем у деревьев, но встретившись раньше, может помешать людям даже добраться до всяких лесов и бустингов, которые на самом деле очень просты. А если просто руками поводить и сказать «ну тут параметры подбираются автоматически из оптимизационной задачи», то будет уже совсем профанация какая-то.
🤹Так вот одна из скрытых (но очень важных) работ любого автора курса - из огромной и разнообразной области, не спрашивающей нас, как ей развиваться, чтобы было красивое оглавление в учебниках, сделать что-то стройное, логичное, систематизированное, уложенное в линейную последовательность тем и дающее слушателю приятную иллюзию порядка.
☝️Как только слушатель начнёт работать и нарабатывать практику, он поймёт, что это была иллюзия. Что нет такого четкого деления на типы алгоритмов, что можно спокойно и безнаказанно совмещать вещи из разных глав учебников, а какие-то методы и задачи можно было записать сразу в несколько глав. Но эта иллюзия порядка, созданная лектором, уже помогла изучить основы. И в этом и был ее смысл.
BY Kantor.AI
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Like a stock, you can buy and hold Bitcoin as an investment. You can even now do so in special retirement accounts called Bitcoin IRAs. No matter where you choose to hold your Bitcoin, people’s philosophies on how to invest it vary: Some buy and hold long term, some buy and aim to sell after a price rally, and others bet on its price decreasing. Bitcoin’s price over time has experienced big price swings, going as low as $5,165 and as high as $28,990 in 2020 alone. “I think in some places, people might be using Bitcoin to pay for things, but the truth is that it’s an asset that looks like it’s going to be increasing in value relatively quickly for some time,” Marquez says. “So why would you sell something that’s going to be worth so much more next year than it is today? The majority of people that hold it are long-term investors.”
Telegram Gives Up On Crypto Blockchain Project
Durov said on his Telegram channel today that the two and a half year blockchain and crypto project has been put to sleep. Ironically, after leaving Russia because the government wanted his encryption keys to his social media firm, Durov’s cryptocurrency idea lost steam because of a U.S. court. “The technology we created allowed for an open, free, decentralized exchange of value and ideas. TON had the potential to revolutionize how people store and transfer funds and information,” he wrote on his channel. “Unfortunately, a U.S. court stopped TON from happening.”
