Я живу в Италии, сюда доставка приходит просто по адресу, который указываешь при покупке подписки. Как в Украине — не знаю :( Но поддержка там отзывчивая, должны подсказать

Я багато читаю в електронному форматі, але те, що мені особливо подобається завжди купляю на папері, для мене це скоріше сентиментальне, ніж раціональне питання :)

Точно не пам’ятаю, я точно листав якісь моменти з цієї книги, але вони мені здались банальними роки 2-3 тому

Сейчас уже маловероятно, я научился как закрывать свои финансовые запросы, так и выходить на нужных учителей и менторов без того, чтобы быть трудоустроенным в компании(ях) и это уже образ жизни и мышления. Интересные контрактные задачи мы с командой конечно можем решить для клиента :)

У меня вопрос, разве не является желание, возникающее буквально с первого курса вуза, а то и раньше, открыть свой стартап и не работать на кого-то, социальным стандартом, особенно, у айтишников?

Желание есть у многих, но в реальности на long-term большинство все-таки работают в найме, я бы не стал сравнивать мечты студентов и реальность работы годами без зарплаты самозанятым / предпринимателем

Интересно было бы задать герою статьи вопрос, как он считает, что потерял, не пойдя работать, например, в крупную аутсорсинговую компанию, где такие высококвалифицированные специалисты, как PhD по медицине, работают постоянными сотрудниками.

Потерял возможность учиться строить процессы и системы работая внутри этих компаний, что с лихвой компенсируется консультациями и менторингом ровно с этими же экспертами кто работает / работал в этих компаниях

Вот это точно будет промежуточный этап, одна из причин почему начинаем с консалтинга — тестировать разные гипотезы сначала как сервис, потом именно как

productized sevice

Это стратегическое решение, учитывая ресурсы и capabilities команды, мы сейчас можем расти и делать больше инноваций именно как консалтинговый бизнес. По поводу «быстрые деньги сейчас / большой reward потом» — по своему опыту могу сказать что бутстрапить любую компанию это вряд ли про быстрые деньги, но может быть я просто не умею :)

Библиотека огонь, правильную работу делаете :)

В Neurons Lab у партнеров есть такой опыт и мы будем им делиться. Если есть какой-то конкретный интерес, можем детальнее пообщаться.

не показали подавляющего превосходства triple barrier labeling относительно прогнозирования цены

это странно, потому что предсказывать цену инструмента в лоб, по моему пониманию, — вообще неправильно

Из технических замечаний — непонятно как состыковать рекомендацию использовать fractional differentiation(*) и при этом

Lopez De Prado предлагает для каждого примера обучающей выборки высчитывать «коэфициент уникальности» и семплить датасет на его основе

letyourmoneygrow.com/...​alk-down-the-wall-street

очень круто :)

fractional differentiation — это про «полуторную производную» функции)

вообще конечно согласен, я использвоал термин как у автора в книге :/

Ну и традиционный вопрос — а у автора есть proven track record?

Прямо так чтобы личный track record полностью под мою ответственность — нет. У моих партнеров в Neurons Lab такой есть.

У Вероні кілька перших випадків є, але в принципі всім все одно :) Я вирішив теж працювати вдома а не в коворкінгу на всяк випадок :)

У того самого Lopez de Prado у книзі та у семінарах є набір фічей які можна вираховувати із order book

можно и линейную регрессию использовать, алгоритм абсолютно вторичен в этой области, если сможете найти или сделать хороший датасет и правильно все провалидировать)

Андрей, я думаю что понимаю в чем проблема — у тебя (как и у меня и многих наших коллег) есть bias — мы крутимся среди топовых спецов, которых на самом деле не так много в Украине и видим соответствующие оплаты, которые ну никак не меньше 3к-4к (у ленивых парт-таймеров). Ну и еще такие спецы не всегда заполняют анкеты на ДОУ и часто вообще не сильно относятся к украинскому ИТ :) Более того, они решают интересные и сложные задачи (research engineering) с высокой долей ответственности за результат, тогда как «обычный» data scientist перебирает и чистит данные и время от времени считает какую-то статистику и строит регрессии, в лучшем случае запускает предобученные YOLO, когда ему менеджер скажет. Такая работа и оплачивается, по тому что я вижу, в районе 2к в Украине (1.7к я тоже считаю заниженной цифрой, но не настолько сильно низкой).

Дякую, на конфі буде набагато більше :)

Спасибо за саппорт)
На самом деле еще открытый вопрос это какая метрика этого самого развязывания (это к корреляции в том числе). Вкратце можно тут github.com/...​earch/disentanglement_lib посмотреть на более-менее последние наработки и эксперименты, я сам еще в процессе)

Благодарю за советы по написанию статей. Не поделитесь пожалуйста вашими успешными для примера? Или, может, ваших учеников? Хочу научиться писать лучше. А что за контора? Или она секретная очень?)

Если говорить про UL в контексте моделирования распределения данных Р(х) без наличия соответствующих у, то применений успешных невероятно много — посмотрите на генеративные модели, и сколько всего они дали для anomaly detection, transfer learning, domain adaptation, data augmentation, не говоря уже о развлекательных штуках типа переноса стиля. И все это без учителя, то есть без «игреков» в датасете.

Для интерпретации НММ не даст ничего. Для анализа биосигналов как ЭКГ сегодня погоду делают свёрточные нейронные сети, например, www.nature.com/...​rticles/s41591-018-0268-3

Вы, наверное, не прочитали интро к статье. Вам никто не обещал туториал по UL, а был обещан фреймворк для получения интерпретируемых фичей так же как и в математических моделях — и именно он был описан, пусть и без серьёзных технических деталей. Вы так часто читаете про disentangled representations, что для вас это буллшит для СМИ? Завидую :)