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
He said that since his platform does not have the capacity to check all channels, it may restrict some in Russia and Ukraine "for the duration of the conflict," but then reversed course hours later after many users complained that Telegram was an important source of information. Such instructions could actually endanger people — citizens receive air strike warnings via smartphone alerts. Oleksandra Matviichuk, a Kyiv-based lawyer and head of the Center for Civil Liberties, called Durov’s position "very weak," and urged concrete improvements. Since January 2022, the SC has received a total of 47 complaints and enquiries on illegal investment schemes promoted through Telegram. These fraudulent schemes offer non-existent investment opportunities, promising very attractive and risk-free returns within a short span of time. They commonly offer unrealistic returns of as high as 1,000% within 24 hours or even within a few hours. Pavel Durov, a billionaire who embraces an all-black wardrobe and is often compared to the character Neo from "the Matrix," funds Telegram through his personal wealth and debt financing. And despite being one of the world's most popular tech companies, Telegram reportedly has only about 30 employees who defer to Durov for most major decisions about the platform.
from ye
