Конспект по статистике
Юля — моя половинка, сейчас учится на курсах переподготовки Института Биоинформатики.
За прошлый семестр у неё получился хороший конспект по статистике, которым и делимся.
Осторожно, долго грузится.
Почему мне не нравится Rust
Во второй раз перелистал документацию Rust, прошлый заход случился лет 5 назад.
Думал, что-нибудь изменится в моём восприятии этого языка, но нет. Как и в прошлый раз, начинается всё хорошо — норм язык, а потом он начинает нравиться всё меньше и меньше.
И похоже я понял, что меня в нём задевает.
Топология игры
.](https://tiendil.org/static/posts/game-topology/images/game-topology-cover.png)
Оптимальная стратегия за крестики в крестиках и ноликах. Изображение взято из википедии.
Или почему в Сказке игроки не могут создавать города самостоятельно. Хотя могут прокладывать дороги и менять ландшафт.
Заголовок звучит заумно, но суть проста: интересность игры зависит от вариативности геймплея, которая определяется связями между элементами игры.
Feature Programming
Эссе по итогам нырка в Deep Learning, но не о DL и даже не совсем о Machine Learning, а о новой парадигме программирования, которая рождается из него.
Собственно, нейронные сети я смотрел не потому, что интересуюсь именно ими, а потому что они сейчас демонстрируют наибольший прогресс и характерные черты этой парадигмы.
В следствие выбранной темы, эссе получилось футурологическим и абстрактным. Например, я не буду перечислять области применения DL и достигнутые в них результаты — этим итак всё инфопространство забито.
Оговорка раз: я определённо не эксперт в машинном обучении. Эссе в большей степени отражает мой опыт и картину мира, нежели знания и понимание ML и DL.
Оговорка два: термины «признак», «feature» будут использоваться достаточно вольно.
Просто о связи линейной алгебры и нейронных сетей
Нашёл серию статей с детальным рассказом о принципах работы нейронных сетей. Начиная от векторного произведения, через матрицы к персептрону и нейронам, Понятно, доступно и последовательно — без скачков через куски теории. С примерами на Python.
- Linear Algebra
- Inner Product Spaces
- The Perceptron, and All the Things it Can’t Perceive
- Neural Networks and the Backpropagation Algorithm
Остальной блог тоже интересен. У автора много вводных статей на математические и программистские темы.