Почему цена на рынке падает одной свечой
В 2026 году «купил и держал» это ставка на то, что выдержишь -40…-70% просадку без эмоционального или маржинального выхода. Рынок стал хрупким: каскады ликвидаций случаются несколько раз в год. Статичный холд больше не работает. Что такое опционы
Пользователь раскрыл, что его компания три месяца живёт по аналитическим данным, которые придумал ИИ
Пользователь выяснил
Когда недостаточно ошибок I-II рода и нужно уточнить результат A-B теста
Для запуска А/В теста необходимым минимумом является фиксация ошибок первого и второго рода, расчет MDE (минимальный наблюдаемый эффект). Однако при расчете результатов теста далеко не всегда получается достичь MDE заданного размера, в таком случае вероятность достижения значимости значительно уменьшается. Помимо этого даже при статистически значимом результате существует вероятность ошибки, что наши результаты являются выбросом или просто случайностью. В таких случаях необходимо применить дополнительный арсенал инструментов для работы с данными.
Почему план «заменить разработчиков ИИ» превращается в техдолг и кадровый кризис
Статья: компиляция нескольких исследований, на них ведут ссылкиМорбо в студииПреамбулаВ 2023–2024 годах менеджерам в корпорациях активно продавали идею, что большие языковые модели вот‑вот заменят кучу разработчиков и резко повысят производительность команд.
Почему в высшей лиге технологий и политики так много Евреев?
OpenAI, Google, представители Конгресса США, миллиардеры. Как малочисленному народу удалось добиться высот и занимать львиный процент “верхушек мира” несмотря на 2000 лет гонений? Попробуем разобраться без теорий заговора: через историю и контекст методики еврейского обучения, а также вернемся в Россию 90-ых.
Generalized Propensity Score: как оценить эффект от непрерывного воздействия без A-B-теста
Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Пантелеев, я Applied Data Scientist в компании Garage Eight. Сейчас моя команда занимается развитием одного из разделов сайта разрабатываемого нами продукта. В прошлом квартале мы задались вопросом: как оценить эффект от времени, которое пользователь проводит в нашем разделе, на Retention Rate (RR)? Казалось бы, решение очевидное: провести A/B-тест, но на поверку всё оказалось не так просто. В статье разберем, как у нас получилось определить эффект, с какими сложностями столкнулись в процессе и как нам помог метод Generalized Propensity Score.
IT без выгорания: как остаться в профессии и не потерять вкус к жизни
Знакомо чувство, когда работа, ещё недавно приносившая удовольствие, начинает выжимать все силы? Утро начинается с усталости, задачи раздражают, а в любимом деле пропадает смысл.Чаще всего это не лень, а профессиональное выгорание — настоящий бич IT-индустрии. Цифры, которые мы разберем ниже, шокируют: проблема приняла масштаб эпидемии.Но с выгоранием можно и нужно работать. В этой статье разберём, как проверить своё состояние, что можно сделать самостоятельно, и поговорим о роли менеджера в профилактике проблемы в команде.
Статистика под капотом LinearRegression: почему мы минимизируем именно квадрат ошибки?
Введение Все ML-инженеры знают о линейной регрессии. Это та самая база, с которой начинает изучение алгоритмов любой новичок. Но вот парадокс: даже многие «прожженные» инженеры не всегда до конца понимают ее истинную работу под капотом.А именно — какая у «линейки» статистическая связь с Методом Максимального Правдоподобия (MLE) и почему она так сильно «любит» MSE и нормальное распределение. В этой статье мы как раз в этом и разберемся.Освежаем в памяти Линейную регрессиюЛинейная регрессия это как “Hello world” в мире классического машинного обучения.
