Информация. Подборка из книг. Эдвард Де Боно. Серьёзное творческое мышление. Применение творческого мышления.
Прогнозирование цен на Airbnb в Нью-Йорке
Привет, Хаброжители! Мы открыли предзаказ на книгу «Машинное обучение на табличных данных: XGBoost, глубокое обучение и ИИ» Марка Райана и Луки Массарона. Предлагаем ознакомиться с главой 3 «Машинное и глубокое обучение». Чтобы сравнить машинное и глубокое обучение с точки зрения простоты, сопоставим два решения для конкретной задачи классификации табличных данных: прогнозирование того, будет ли объект недвижимости, предлагаемый в аренду на платформе Airbnb в Нью-Йорке (NYC), иметь цену больше или меньше средней цены в объявлениях Airbnb на этом рынке. Мы сравним:машинное обучение
Деревенские школьники умнее городских?
Разница не в IQ, а в необходимости думать самостоятельно.
Информационный шум в IT: как учиться, когда контента слишком много
Привет, Хабр! Меня зовут Настя, я работаю методологом в команде проекта Route 256
Доверие к искусственному интеллекту. Психолог, учитель, воспитатель твоих детей
Пока государственные системы здравоохранения порождают длинные очереди, неразбериху и рост затрат – люди обращаются к машинам. Масштабное глобальное исследование выявило кардинальный сдвиг в общественном доверии к искусственному интеллекту. В исследовании участвовала 31 000 взрослых из 35 стран. Результат: 41% взрослых жителей Великобритании и 61% во всем мире чувствуют себя комфортно, используя ChatGPT для когнитивного аутсорсинга. Последствия? Уже на горизонте.
«Нескучная робототехника». Как игра в конструктор учит детей инженерному мышлению
Что делать, если ребёнку в 10 лет нужно «что-то с роботами», но Arduino кажется сложным, а Lego — уже пройденным этапом? Новая книга «
Как победить перфекционизм и учиться в фоновом режиме
У многих из нас найдется папка "курсы/статьи/изучить" в закладках, которая растет быстрее, чем список багов в новом проекте. Мы мастерски откладываем начало процесса обучения на потом, в ожидании идеальных условий и свободного времени, которых никогда не будет. "Начну с понедельника", "как только разгребусь с работой", "вот уйду в отпуск"... Это все отличные отговорки, которые заменяют реальные действия.
Кто виноват, если AI-агент ошибся: распределение ответственности
Агент согласовал договор. В договоре была ошибка в реквизитах. Компания перевела деньги не туда.Кто виноват?Разработчик? Сотрудник, который запустил процесс? Руководитель, утвердивший внедрение?Это не философский вопрос. Это юридический и организационный. И если на него нет ответа до запуска — первый же инцидент парализует всю систему.Почему это важноВ прошлой статье я показал, что инструкция для LLM-агента — это 10-15 страниц вместо полстраницы для человека. Но даже идеально описанный процесс не гарантирует отсутствие ошибок.AI-агенты ошибаются. Это факт.
Как за неделю собрать курс для отдела поддержки по базе знаний компании
У многих компаний уже есть практически всё, чтобы внедрить полноценное обучение сотрудников после приема на работу (онбординг) или освоения нового продукта: база знаний с рабочими статьями на внутренней платформе для совместной работы и АИС по клиентам. Они могут быть интегрированы между собой или существовать отдельно — на конечный результат это влияет мало. Для полного счастья остается только сделать семейство обучающих курсов — а до этого руки доходят хорошо если через один год.
Знать ≠ уметь: как не стать заложником иллюзии знаний
У вас бывает так - прочитал очередную книжку и думаешь, что стал умнее и лучше? Посмотрел очередное видео о развитии и думаешь, что стал эффективнее? А потом оказывается, что ничего не изменилось. Как же так?Много знать и много уметь - это разные понятия. Если человек все время стремится изучать что-то новое, развиваться, может показаться, что это очень хорошо. Ведь он узнаёт столько нового. Постоянно куда-то движется. Читает книжки и статьи, проходит онлайн курсы и смотрит учебные видео, слушает подкасты. Ведь не может быть это все зря? Не может же?
Технарь пишет статью с AI: пайплайн, слои и чеклист
Вы проектировали системы, которыми пользуются тысячи людей. Разбирались в инцидентах, от которых зависел бизнес. Знаете вещи, не описанные ни в одной документации. Но статью на Хабр — не написали. Потому что «не умею писать», «не хватает времени на оформление», «получается сухо и скучно».AI меняет эту ситуацию. Не «пишет за вас» — помогает превратить экспертизу в читабельный текст. Но между «скормил тезисы в ChatGPT» и «написал сильную статью с помощью AI» — огромный путь. Эта статья — о том, как его пройти.
