NerdsCorp | Идеи, наука, технологии |

Разработчики продолжают развлекаться с мозгом мухи Ее научили играть в doom, водить машину, собирать кубик Рубика и даже торговать на бирже. Ждем, когда муха получит PhD

Тем временем человечество занято обучением оцифрованного мозга мухи всяческим премудростям 🪰 Вот тут она в IT вкатилась, например

Кросс-энтропия и KL-дивергенция 👾 Способ измерить корректность предсказанного распределения вероятностией

PCA, t-SNE и UMAP ⬇️ Способы посмотреть на многомерье и не рехнуться ✨

Самое увлекательное чтиво за последнее время – рассказ как OpenAI пытается украсть у математиков решение одной из задач тысячелетия 😏 Краткая сводка от одного из фигурантов:

Встроенные декораторы Python, упрощающие работу с классами 💫

Сентябрь начался 🍂 А сентябрь - это, как известно, идеальное время, чтобы начать ботать. Или продолжить ботать. Или наконец-то разобраться с тем, что всё лето откладывалось на «потом» :) А ботать с нами можно вот что: Андрей: - физика - олимпиадная физика - химия (7-9 кл) - математика - Любовь: - математика - высшая математика - олимпиадная математика - Machine Learning - алгоритмические задачки / LeetCode Школьникам, студентам, поступающим, собеседующимся и просто людям, которым внезапно захотелось понимать, что вообще происходит в формулах и коде - welcome ❤️ Если давно собирались что-нибудь подтянуть - сентябрь выглядит как вполне достойный момент начать 😉

Собственные и сингулярные числа 🔄 Сингулярное разложение - мощный, надежный и вычислительно стабильный инструмент для поиска решения уравнения Xw = y без необходимости вычисления обратной метрицы X.TX Для полноценного вдупления в контекст требуется некотокая алгебраическая матчасть. О ней и речь.

Про задачу линейной регрессии и реализацию ее решения в Sklearn 📏

EDA - это вкусно, очень вкусно 💕

Mergeим, joinим и concatим Groupbyим и aggрегатим 🐼

МНК или Метод наименьших квадратов ✨ Пожалуй, один из самых наглядных и интуитивно-понятных способов решения задачи регрессии.

Автор `uv` пришёл в OpenAI и сразу ускорил запуск Codex CLI примерно в 25 раз Астрэл-гуру Rust, стоящий за одним из самых быстрых Python-инструментов uv, после присоединения к OpenAI взялся за производительность Codex CLI. Результат - время холодного старта сократилось примерно в 25 раз. На практике разница ощущается сразу: Codex теперь открывается практически мгновенно и субъективно стартует даже быстрее Pi и Claude Code. Если CLI запускается десятки раз в день, даже несколько сотен миллисекунд быстро превращаются в раздражение. https://x.com/Machinelearrn/status/2091103150014935526

Базовый минимум метрик при дисбалансе классов 📊 По дефолту при решении задач классификации в качестве метрики выбирают Accuracy: отношение верных предсказаний к их общему количеству. Однако если один из классов по численности превосходит все остальные, у нас проблемы: модель, выбивающая acc = 99% на тренировке, на инференсе может показать свою тотальную несостоятельность. Что делать? Брать другую метрику. И тут есть выбор, в зависимости от наших целей. Precision (точность) - нужна там, где ложный бан критичен. Например, если антиспам ошибется и отправит в "Спам" важное письмо от работодателя - это будет гораздо хуже, чем пропуск парочки реклам. Recall (полнота) - нужна там, где критично ничего не упустить. Например, лучше пройти еще одно обследование, чем не заметить ранние признаки рака. Зачастую рост одной метрики влечет падение другой, поэтому важно расставить приоритеты. А если нужен компомисс, смотрим на F1-score - среднее гармоническое между Precision и Recall.

Плачущий эмодзи стал самым популярным в 2025 году.   Согласно новым данным Google, самым популярным эмодзи в мире в 2025 году стал 😭. Он обогнал прежних лидеров рейтинга 😂 и 🤣. Не мы такие, жизнь такая 😭

Недообучение, хорошее обучение и переобучение ✨

Глобальная блокировка интерпретатора (GIL) 🔐 Защищает от одновременного доступа к внутренним ресурсам, обеспечивает безопасность выполнения потоков. Ставит крест на параллелизме, по крайней мере, в cpu-bound задачах.

Про списки: обычный и связный 📝 Ну, то есть про динамический массив, который в python зовется списком, и про связный список, который более трушный список, чем список в python. Запутанная история, короче.

Коллекции в Python ✨ Лист, кортеж, множество, словарь, очередь и т.д.