«Эффект неудачника». Как мозг переобучается после поражений и можем ли мы на это повлиять?
Каждый из нас хоть раз, но терпел поражение. Был ли это проигрыш в игре, потеря потенциальной работы, поражение в обмене мнениями… И вот новое исследование показало, что мозг вполне себе прогрессивно обучается на этих проигрышах. И определённая группа нейронов, связанная с обработкой поражений, впоследствии меняет наше будущее поведение.
Что делает shuffle=True и как не сломать порядок
Привет, Хабр! Сегодня рассмотрим невинный на первый взгляд параметр shuffle=True в train_test_split.Под «перемешать» подразумевается применение псевдо-рандомного пермутационного алгоритма (обычно Fisher–Yates) к индексам выборки до того, как мы режем её на train/test. Цель — заставить train-и-test быть независимыми и одинаково распределёнными (i.i.d.). В scikit-learn эта логика зашита в параметр shuffle почти всех сплиттеров. В train_test_split он True по умолчанию, что прямо сказано в документации — «shuffle bool, default=True».train_test_split
ВЭФ: рост рабочих мест опередит процесс внедрения ИИ
Аналитический центр Всемирного экономического форума предсказал бурный рост рабочих мест, которые не сможет заменить искусственный интеллект, а также большой спрос на навыки автоматизации.
Компании отдают приоритет подготовке специалистов по работе с AI, а не сокращению рабочих мест
Новое исследование Всемирного экономического форума (ВЭФ) выявило интересную тенденцию: хотя многие компании считают, что AI заменит некоторые рабочие места, они делают ставку на переобучение, а не на увольнения.В
