Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 37
Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/boris_again/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/group-telegram/post.php on line 50 Борис опять | Telegram Webview: boris_again/1199 -
Easysize очень клевые и я готов рекомендовать их всем. Один из лучших опытов собеседований. Полная прозрачность, отношение на равных, очень приятные люди и никакого булщита. На собеседовании с СЕО я испытал такое доверие, что нарушил все правила поведения и сказал, что на самом деле не знаю чего хочу. Интересны и рисерч, и инженерия, и бизнес. Не делайте так. Несмотря на это, они все равно сделали мне оффер.
Они делают рекомендации размеров одежды на Shopify. При выборе размера покупатель заполняет небольшой опрос: обычно ношу 36-ой, рост 156, бывает жмет в плечах. В ответ получает ML рекомендацию: покупай 36-ой. Это растит конверсию в покупку.
На собеседовании мы с СТО сразу нашли общий язык. Он рассказал, что под каждый магазин они тренируют модель руками. Вначале бывает очень мало данных от магазинов. Я сразу понял: "Значит проблема в том, что так масштабироваться невозможно. Нужно подключать магазины автоматически и решить проблему холодного старта." СТО очень понравилось, что я ухватил суть проблемы. Я сказал, что могу это сделать.
После ряда собеседований они прислали мне тестовое задание. CSV с 300 ответами покупателей на опрос. Id продукта, категория, рост покупателя, обычно покупаемый размер, ответы в каких местах обычно жмет, какой размер в итоге купил, какой фидбек оставил, какие были проблемы с купленной вещью. Задача: дать рекомендации.
Первая проблема, что нет таргета. Мы не знаем какой размер человеку действительно подходит, знаем только какой он купил. Вторая проблема: ничего не учится. Я подошел к задаче как к классификации, где рекомендуемый размер это класс. Попробовал для начала предсказывать купленный размер. Логрег просто не сходится. Еще в начале подумал, что влияют только две фичи: обычно покупаемый размер и рост. Визуализация это подтвердила: какой человек обычно носит размер, такой и покупает. Данных нет, таргета нет, фичей нет, какой тут ML?
Я уже хотел бросить это тестовое. Но решил поиграть в игру: что если бы я уже работал в этой компании? Приходит ко мне бизнес, и что я ему скажу? "Ой тут ничего не сделать, я сдаюсь"? Стало интересно, что же можно выжать.
ML не обучается. Максимум можно сделать какую-то таблицу: с таким обычным размером, таким ростом и прочими ответами как у тебя люди чаще всего покупают эту вещь с размеро• Х. Не руками же эту таблицу составлять: и оверфит большой, и обновлять трудно, и проблему масштабирования так не решить. Нужна обучаемая автоматическая таблица.
И я как раз знаю такую! Random Forest. Раскладывает обучающую выборку по полочкам. Не переобучается. Экстраполировать не умеет, а нам как раз не нужно. Все виды фичей умеет обрабатывать из коробки, никакого препроцессинга не надо. На train-test split данных нет, а RF как раз дает бесплатно out-of-bag оценку тестовой ошибки. Обучил на предсказание купленного размера: красота, около 0.7 OOB f1-score. Но как же рекомендовать не тот размер, что обычно покупают, а тот, что подойдет? Придумал трюк: выкидываем все примеры, где у людей был негативный фидбек, на остальных обучаем. Получаем модель, которая говорит "люди с твоими параметрами, которые оказались довольны, купили Х."
Попробовал, изучил результаты предсказаний на недовольных покупкой, которые не попали в трейн сет модели. Нашел несколько крутых случаев: человек купил размер Х, написал фидбек, что вещт оказалась маловата. Рекомендация модели: стоило покупать на размер больше. Вау, полезные рекомендации, отпад!
Но это только начало, потому что это выполнение на сто процентов. Надо на стопятьдесят. Что еще можно выжать? Я задумался, что для эффективности рекомендаций важно доверие к ним. С чего тебе верить черному ящику, который говорит покупать 50-ый размер?
Easysize очень клевые и я готов рекомендовать их всем. Один из лучших опытов собеседований. Полная прозрачность, отношение на равных, очень приятные люди и никакого булщита. На собеседовании с СЕО я испытал такое доверие, что нарушил все правила поведения и сказал, что на самом деле не знаю чего хочу. Интересны и рисерч, и инженерия, и бизнес. Не делайте так. Несмотря на это, они все равно сделали мне оффер.
Они делают рекомендации размеров одежды на Shopify. При выборе размера покупатель заполняет небольшой опрос: обычно ношу 36-ой, рост 156, бывает жмет в плечах. В ответ получает ML рекомендацию: покупай 36-ой. Это растит конверсию в покупку.
На собеседовании мы с СТО сразу нашли общий язык. Он рассказал, что под каждый магазин они тренируют модель руками. Вначале бывает очень мало данных от магазинов. Я сразу понял: "Значит проблема в том, что так масштабироваться невозможно. Нужно подключать магазины автоматически и решить проблему холодного старта." СТО очень понравилось, что я ухватил суть проблемы. Я сказал, что могу это сделать.
После ряда собеседований они прислали мне тестовое задание. CSV с 300 ответами покупателей на опрос. Id продукта, категория, рост покупателя, обычно покупаемый размер, ответы в каких местах обычно жмет, какой размер в итоге купил, какой фидбек оставил, какие были проблемы с купленной вещью. Задача: дать рекомендации.
Первая проблема, что нет таргета. Мы не знаем какой размер человеку действительно подходит, знаем только какой он купил. Вторая проблема: ничего не учится. Я подошел к задаче как к классификации, где рекомендуемый размер это класс. Попробовал для начала предсказывать купленный размер. Логрег просто не сходится. Еще в начале подумал, что влияют только две фичи: обычно покупаемый размер и рост. Визуализация это подтвердила: какой человек обычно носит размер, такой и покупает. Данных нет, таргета нет, фичей нет, какой тут ML?
Я уже хотел бросить это тестовое. Но решил поиграть в игру: что если бы я уже работал в этой компании? Приходит ко мне бизнес, и что я ему скажу? "Ой тут ничего не сделать, я сдаюсь"? Стало интересно, что же можно выжать.
ML не обучается. Максимум можно сделать какую-то таблицу: с таким обычным размером, таким ростом и прочими ответами как у тебя люди чаще всего покупают эту вещь с размеро• Х. Не руками же эту таблицу составлять: и оверфит большой, и обновлять трудно, и проблему масштабирования так не решить. Нужна обучаемая автоматическая таблица.
И я как раз знаю такую! Random Forest. Раскладывает обучающую выборку по полочкам. Не переобучается. Экстраполировать не умеет, а нам как раз не нужно. Все виды фичей умеет обрабатывать из коробки, никакого препроцессинга не надо. На train-test split данных нет, а RF как раз дает бесплатно out-of-bag оценку тестовой ошибки. Обучил на предсказание купленного размера: красота, около 0.7 OOB f1-score. Но как же рекомендовать не тот размер, что обычно покупают, а тот, что подойдет? Придумал трюк: выкидываем все примеры, где у людей был негативный фидбек, на остальных обучаем. Получаем модель, которая говорит "люди с твоими параметрами, которые оказались довольны, купили Х."
Попробовал, изучил результаты предсказаний на недовольных покупкой, которые не попали в трейн сет модели. Нашел несколько крутых случаев: человек купил размер Х, написал фидбек, что вещт оказалась маловата. Рекомендация модели: стоило покупать на размер больше. Вау, полезные рекомендации, отпад!
Но это только начало, потому что это выполнение на сто процентов. Надо на стопятьдесят. Что еще можно выжать? Я задумался, что для эффективности рекомендаций важно доверие к ним. С чего тебе верить черному ящику, который говорит покупать 50-ый размер?
BY Борис опять
Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260
Telegram was founded in 2013 by two Russian brothers, Nikolai and Pavel Durov. "Markets were cheering this economic recovery and return to strong economic growth, but the cheers will turn to tears if the inflation outbreak pushes businesses and consumers to the brink of recession," he added. Oleksandra Matviichuk, a Kyiv-based lawyer and head of the Center for Civil Liberties, called Durov’s position "very weak," and urged concrete improvements. Telegram has become more interventionist over time, and has steadily increased its efforts to shut down these accounts. But this has also meant that the company has also engaged with lawmakers more generally, although it maintains that it doesn’t do so willingly. For instance, in September 2021, Telegram reportedly blocked a chat bot in support of (Putin critic) Alexei Navalny during Russia’s most recent parliamentary elections. Pavel Durov was quoted at the time saying that the company was obliged to follow a “legitimate” law of the land. He added that as Apple and Google both follow the law, to violate it would give both platforms a reason to boot the messenger from its stores. A Russian Telegram channel with over 700,000 followers is spreading disinformation about Russia's invasion of Ukraine under the guise of providing "objective information" and fact-checking fake news. Its influence extends beyond the platform, with major Russian publications, government officials, and journalists citing the page's posts.
from es
