Дневник звездочёта
Ir al canal en Telegram
Привет! Меня зовут Анна, я астрофизик и кфмн, пишу тут про астрономию, ИИ, немного о научной жизни и учебе в ШАДе. По всем вопросам писать в личку канала или в личку мне @astroram
Mostrar másEl país no está especificadoLa categoría no está especificada
634
Suscriptores
Sin datos24 horas
+37 días
+4430 días
Número de Publicaciones
Carga de datos en curso...
Reacciones
Comentarios
Estrellas de Telegram
PUBLICACIONES TOP por
Carga de datos en curso...
Análisis de publicación
Mensajes | Ver dinámicas | |||||
Sin texto... | 188 | 2 | 4 | 25 | Loading... | |
 🔠оделала Хаббл и теперь он стоит на рабочем столе и идеально вписался в интерьер)
Даже по инструкции умудрилась накосячить, пару раз собирала почти засыпая😅 Также сделала видео, но звук наложить не удалось.
Мне теперь нужен какой-нибудь наземный лего-телескоп для равновесия 😁
#будни_астронома | 255 | 3 | 12 | 35 | Loading... | |
 🔠ак, вдруг тут есть москвичи и вам это может быть интересно. В моей альма-матерь со следуюшей пятницы лекции и активности по астрономии аж на неделю. В том числе и наблюдения в телескопы при условии хорошей погоды :)
С 11 по 18 сентября в ГАИШ МГУ пройдут «АСТРОНОЧИ» - неделя космоса для всех, кто хочет посмотреть на звезды и узнать больше о Вселенной.
Подробности смотрите в посте тут, судя по описанию - это более масштабный фестиваль, чем был лет 10 назад, так что советую сходить ✨
#астрономия | 1 268 | 18 | 2 | 24 | Loading... | |
 🔠огда я поступала в ШАД в прошлом году, нам говорили, что дадут консультанта в области ML, чтобы они помогали нам с реализацией наших научных задач. Я тогда подумала, что консультанты будут у всех личные, потому что задачи у всех абсолютно разные и чтобы понять, какая моделька подойдет, наверно надо разобраться в теме исследования. Спойлер: так-то оно так, но все оказалось несколько иначе, всего-то надо "перепрошить" понимание задачи на технический лад, данные у меня - это не спектры например, а огромные таблицы с цифрами, корреляциями и статистикой.
Затем в феврале руководителем трека высказывалась идея собрать нас по похожим методам в ML и назначить консультанта в каждой такой группе. В стиле, эти занимаются классификацией, а вон те занимаются регрессией, третьи хотят использовать физически информированные нейросети, и так далее.
В общем, я первый год, в основном, повышала свою квалификацию = ботала и улучшала понимание своей же задачи не без помощи иишек. После этого летом нам наконец-то дали контакты консультантов, точнее дали возможность задавать глупые вопросы людям, которые понимают в моделях машинного обучения, в общем чате. И я долго думала, какой вопрос по существу задать, потому что, в основном, все результаты у меня получались сильно зависящими от входной выборки (что логично, на самом деле, что машина выучит, то и выдаст).
Мне в задаче важно получить осмысленные результаты, и также оценить ошибку предсказания модели. Про оценку ошибок как раз задала вопросы и получила часть ответов, сейчас немного переписала код, чтобы модель выдавала и предсказание, и дисперсию от предсказания. И, скорее всего, буду отказываться от нейросетей, и надстраивать байесовский инференс над Catboost (она дает более адекватные числа), чтобы предсказание от ML стало начальным приближением, а дальше строить апостериорные распределения для учета вырожденности решений. И еще посоветовали посмотреть в сторону новых tabular foundation models, типа TabPFN-3 от Prior Labs и TabFM от Google, штош, попробуем. Я помню, что кто-то здесь в комментах писал, что можно посмотреть TabPFN, вроде бы, так что действительно, похоже стоит прислушаться и попробовать (за подсказку еще раз спасибо, не знаю, читаете ли вы). Летом я читала статьи про эти модели, но мало что поняла, а теперь как-то стало немного понятнее.
В списке на осенний семестр в ШАДе есть курс по байесовским методам в ML, и я на него смотрю вот так - 👀🤩 - и надеюсь, что его откроют для записи.
Фото с одно из научно-исследовательских семинаров весной.
#поняла_про_ии | 419 | 1 | 12 | 27 | Loading... |
