Про слова и концепции:
Если мы ставим в соответствие каждому символу какое-то слово (средняя длина около 5 символов), то длина итоговой записи становится длиннее примерно в 5 раз.
Поскольку концепции те же самые, то их изучение практически не упростилось бы, только книги стали бы ещё в несколько раз толще.
Про предметную область и элитарность:
Чаще всего математика возникает в статьях о тех областях, где она является языком описания предметной области. Работа программиста очень похожа на работу переводчика, мы занимаемся тем что переводим задачи с языка описания предметной области на формальный язык, понятный компьютеру. Кажется очевидным утверждение, что переводчик должен понимать оба языка.
Про понимание:
В математике нет царского пути, всё изучается через книги/курсы/много практики. Лично у меня была цель подготовиться к ШАДу, больша́я часть понимания пришла в процессе прослушивания очных курсов там.
ideological, забавно, несколько лет назад я думал точно так же.
Я заглянул в статью про логистическую регрессию, которую вы скинули, прочитал, всё понятно.
Главное преимущество математики – однозначное описание, не допускающее различных толкований, от этого очень страдают естественные языки на которых вы и хотите видеть описание математических концепций :)
Проблема с восприятием математики неподготовленными людьми в том, что это другой язык, с другими правилами и описываемыми сущностями. Пока у человека в голове эти сущности не появятся, он будет страдать при чтении формул.
xmoonlight, интересный проект, но кажется он не совсем про то же самое.
Классическая задача прототипирования состоит из следующих этапов:
1) Обработать сырые данные для составления датасета, для этого в Python есть куча инструментов, при необходимости допиливаемых напильником.
2) Путём проверки множества гипотез подобрать оптимальное решение, иногда это могут быть классические статистические методы, иногда что-то из методов машинного обучения (регрессии, бустинги, нейросети, etc), всё это можно делать, пользуясь одним инструментом – Python.
3) Составить отчёт о проделанной работе, сделать удобную и наглядную визуализацию, Python это тоже умеет.
Я утверждаю, что Python – удобный инструмент (точнее ящик инструментов) для всего спектра задач в этой области, поэтому им люди и пользуются.
Veritas23, всё зависит от выбранного алгоритма, в последнее время стали популярны свёрточные нейронные сети, для них признаками являются все пиксели картинки, на выходе получается вектор, размерностью порядка нескольких сотен.
В терминологии нейронных сетей такой вектор называется эмбеддингом. По этим векторам потом картинки можно друг с другом сравнивать.
Хочется посоветовать не концентрироваться на одной конкретной технологии (разработка под Android), она лет через 5-10 легко может быть заменена чем-то другим.
При получении высшего образования стоит стремиться к расширению кругозора и освоению фундаментальных знаний (физика, математика, архитектура компьютеров, алгоритмы).
Olek1, хз, в голове только про единую цель отложилось, я по диагонали проглядел.
Непонятно почему эти идеи подаются как откровения, кажется такие вещи человек понимает как только начинает что-то делать руками.
Olek1, там простой синтаксис, если вы чего-то не понимаете, то скорее всего вам не хватает или алгоритмической подготовки, которая во времена написания этой книги считалась необходимой для программиста, или опыта системного программирования (его там нужно совсем немного). Вы пробовали решать задачки из этой книги?
Сергей Горностаев, давайте не будем занудствовать :)
Алгоритмами программисты называют доказуемо эффективные способы решить типовую задачу, требующую много вычислений. Чтобы удостовериться в том, что алгоритм действительно работает эффективно на любых входных данных, достаточно посмотреть на его доказательство, но их нужно уметь воспринимать, для этого
и нужна математическая подготовка.
Я бы сказал, что для написания чего-то, что будет работать действительно быстро, нужно 3 основных области знаний: сетевое и системное программирование, владение быстрым языком и понимание быстрых алгоритмов.
Сергей Горностаев, и что? Не нужно стремиться войти в этот топ, чтобы делать что-то интересное? Мне как-то не хочется всю жизнь красить заборы, но это конечно сугубо индивидуально.
Кроме того, "реальные задачи бизнеса" – это абстрактное понятие, в жизни у разных людей разные задачи, кому-то надо бизнес-логику позаковыристее накрутить, кому-то поиск по картинкам или качество прогноза погоды улучшить.
Из того, что одни задачи требуют больше квалификации чем другие следует, что там меньше конкуренция и выше зарплаты.
Про слова и концепции:
Если мы ставим в соответствие каждому символу какое-то слово (средняя длина около 5 символов), то длина итоговой записи становится длиннее примерно в 5 раз.
Поскольку концепции те же самые, то их изучение практически не упростилось бы, только книги стали бы ещё в несколько раз толще.
Про предметную область и элитарность:
Чаще всего математика возникает в статьях о тех областях, где она является языком описания предметной области. Работа программиста очень похожа на работу переводчика, мы занимаемся тем что переводим задачи с языка описания предметной области на формальный язык, понятный компьютеру. Кажется очевидным утверждение, что переводчик должен понимать оба языка.
Про понимание:
В математике нет царского пути, всё изучается через книги/курсы/много практики. Лично у меня была цель подготовиться к ШАДу, больша́я часть понимания пришла в процессе прослушивания очных курсов там.