Продолжение жизни и работы с ошибками — обсудим штуки на уровень выше.
Эссе получилось большим, но точно найдутся упущенные моменты. Если я что-то забыл — пишите. Буду благодарен и за более интересные примеры.
Итак. Давайте подумаем, как мы предсказываем будущее всякое.
Предсказаниями мы занимаемся постоянно — это буквально суть нашего существования:
Это примеры «гарантированных» предсказаний, но даже они могут не исполнится:
Фактически, мы никогда не знаем актуальное состояние мира вокруг нас:
Мы даже не обладаем всей информацией о прошедших событиях.
Поэтому.
Каждое наше решение и действие основывается на предположениях о прошлом, настоящем и будущем.
Штуки, которыми мы создаём предсказания, называются моделями.
Если вы хотите от жизни большего, не можете сжульничать и родились в СНГ.
Давно хотел написать пару соображений на тему, а раз сейчас идёт вступительная кампания, то и напишу.
Написанное я считаю справедливым для людей, которые хотят расти над собой: стать хорошим специалистом, создать что-то заметное, принести пользу обществу.
Этот текст мало полезен для тех, кому родители уже подготовили тёплое место, кто косит от армии, кто идёт учится «потому что надо» и так далее.
Строго субъективно, конечно.
Отмучавшись с матаном, я решил, что времени на основательное разбирательство со всем машинным обучением уйдёт слишком много — надо срезать углы.
Поэтому следующей целью выбрал курс MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning.
Потому что MIT и по темам лекций видно широкое покрытие темы.
Курсом очень доволен.
Чёрт дёрнул вспоминать вышку. Я планирую немного забатанить машинное обучение, но сперва решил вспомнить, чему меня в университетах учили. Тем более, что математического анализа мне иногда не хватает.
Поэтому я нагуглил на Stepik курс с пятью звёздами сразу в двух частях (1, 2) за авторством Александра Храброва.
Первую часть я прошёл за 6 полных дней на 100%. Вторую, с перерывами, дней за 10 на 87%: стало жалко времени и сил. График в заголовке намекает на причину :-)
Попутно накопил заметок о курсе, о том как «правильно» учить математике. И как ей учить не надо.
Само собой, всё с моей колокольни.
Недавно смотрел чего за последние годы сделано в области решений для миграций схем и данных в базах данных и как-то мне все решения не понравились. По крайней мере из open source ни одного проекта без косяков нюансов не нашёл.
Поэтому я решил порефлексировать и копнуть глубже — миграции баз данных всегда казались мне частным случаем общей проблемы обновления версий проекта.
Я предполагаю, что вы более-менее понимаете суть миграций в БД и сможете ориентироваться в моих допущениях: явных и неявных.
Первая часть эссе описывает миграции, пользу и проблемы от них. Вторая часть — мои пожелания к идеальной системе миграций.