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
"We're seeing really dramatic moves, and it's all really tied to Ukraine right now, and in a secondary way, in terms of interest rates," Octavio Marenzi, CEO of Opimas, told Yahoo Finance Live on Thursday. "This war in Ukraine is going to give the Fed the ammunition, the cover that it needs, to not raise interest rates too quickly. And I think Jay Powell is a very tepid sort of inflation fighter and he's not going to do as much as he needs to do to get that under control. And this seems like an excuse to kick the can further down the road still and not do too much too soon." Telegram has gained a reputation as the “secure” communications app in the post-Soviet states, but whenever you make choices about your digital security, it’s important to start by asking yourself, “What exactly am I securing? And who am I securing it from?” These questions should inform your decisions about whether you are using the right tool or platform for your digital security needs. Telegram is certainly not the most secure messaging app on the market right now. Its security model requires users to place a great deal of trust in Telegram’s ability to protect user data. For some users, this may be good enough for now. For others, it may be wiser to move to a different platform for certain kinds of high-risk communications. "Like the bombing of the maternity ward in Mariupol," he said, "Even before it hits the news, you see the videos on the Telegram channels." Also in the latest update is the ability for users to create a unique @username from the Settings page, providing others with an easy way to contact them via Search or their t.me/username link without sharing their phone number. Emerson Brooking, a disinformation expert at the Atlantic Council's Digital Forensic Research Lab, said: "Back in the Wild West period of content moderation, like 2014 or 2015, maybe they could have gotten away with it, but it stands in marked contrast with how other companies run themselves today."
from ms
