August 10th, 2018

Блогер создал гениальную карту физики. Посмотрите, как она объясняет все во Вселенной



Блогер Доминик Валлиман создал карту физики, которая показывает, как различные отрасли науки, начиная с ранней физики и классической с Исааком Ньютоном, заканчивая квантовой физикой и даже философией, соединяются друг с другом.

Физика — гигантская сфера науки, одна из самых сложных и работающих практически со всем, что существует во Вселенной. Блогер показал, насколько сильно связаны разные сферы в физике, а также, что есть огромная информационная дыра, над наполнением которой сейчас работают ученые.
Collapse )
promo luckyea77 june 19, 23:05 10
Buy for 10 tokens
Часть 1 Часть 2 Часть 3 Часть 4 Часть 5 Март 2018 года Индустриализация стала основным инструментом достижения экономического богатства стран, начиная с появления прядильных машин в конце XVIII века; при смене технологических укладов менялись местами мировые промышленные лидеры. Какой…

Russian Robot Olympiad: как дети строят роботов и решают реальные инженерные проблемы



Что общего между конструктором LEGO, школьниками и научной фантастикой? Как оказалось, — образовательная робототехника. В России уже 15 лет подряд проводится робототехническая олимпиада. Школьники решают глобальные задачи, связанные с проблемами голода, выходят за рамки образовательных программ и сталкиваются с реальными инженерными трудностями. «Хайтек» поговорил с Алексеем Хабибуллиным, руководителем отдела проектных олимпиад в Университете Иннополис, о том, как проводится Всероссийская робототехническая олимпиада, нужен ли образовательный стандарт по робототехнике и почему школьников важно мотивировать на инженерные специальности в младших классах.

Детские игры, которые стали образованием


— Инициаторами международного соревнования World Robot Olympiad был сингапурский бизнесмен Тхэ Суй Пак и компания LEGO. А кто этим занимается в России?

— Робототехнических соревнований, в том числе в России, довольно много. Всероссийская робототехническая олимпиада Russian Robot Olymlpiad (RRO) проводится с 2004 года. Изначально инициатором выступала компания LEGO Education — это подразделение LEGO, занимающееся развитием образовательных программ на основе техпродуктов компании. У них такая стратегия: они делают хорошие и интересные конструкторы и показывают людям, как их можно применить в образовательном процессе.
Collapse )

Правило пяти часов или секрет продуктивности Билла Гейтса, Джека Ма и Илона Маска



После работы вы приходите домой, ужинаете и садитесь смотреть телевизор. Знакомая картина? А ведь вы могли провести свое свободное время более продуктивно, как это делают Билл Гейтс, Джек Ма и Илон Маск. Вот что помогает им постоянно учиться и саморазвиваться.

Большинство успешных людей в свободное время стараются узнать что-то новое. Томас Корли пять лет изучал жизнь более 200 миллионеров и выяснил, что они не смотрят телевизор. Оказалось, что 86% проводят свой досуг за книгой, а 63% сказали, что слушают аудиокниги по дороге на работу.

По словам эксперта по продуктивности Чонс Мэддокс, «в среднем миллионеры читают как минимум две книги в месяц». Она советует всем в свободное время читать блоги, новостные сайты, художественную и научно-популярную литературу, чтобы получать новые знания. Если вы часто куда-то ездите, слушайте подкасты и аудиокниги.

«Но у кого есть время на то, чтобы сидеть с книгой?», — спросите вы. Когда у вас семья и работа, очень сложно найти время на чтение. Однако таким успешным людям, как Билл Гейтс, Уоррен Баффет, Опра Уинфри, Илон Маск, Марк Кьюбан и Джек Ма это удается. А все потому что они придерживаются правила пяти часов.
Collapse )

Человек — это набор из пяти чисел: Игорь Волжанин, DataSine — о психотипировании с помощью big data



Желание человека знать о себе как можно больше играет на руку современной психологии — многочисленная информация, которую люди генерируют в социальных сетях, используется для психотипирования. Бизнес, в свою очередь, на основе этих больших данных персонализирует подход к клиентам. «Хайтек» встретился на конференции «Big Data, Meet Big Brother!», организованной Sistema_VC, с Игорем Волжаниным, CEO компании DataSine. Он рассказал о том, как компания выступает посредником между бизнесом и клиентом, об этике сбора данных и о том, почему психология людей позволила Cambridge Analytica украсть данные пользователей Facebook.

Игорь Волжанин — основатель компании DataSine, которая занимается психологическим профилированием клиентов для банков и других бизнесов. С помощью данных DataSine определяет психотип человека и делает коммуникацию бизнеса с ним более успешной. Компания была основана в 2015 году, когда Волжанин переехал в Лондон писать докторскую диссертацию по психологии. Инвестор DataSine — венчурный фонд Sistema_VC (основной инвестор — АФК «Система»).
Collapse )

Feature engineering: шесть шагов для создания успешной модели машинного обучения



Исследования в области машинного обучения приводят к созданию новых алгоритмов и методик. Даже такой метод, как feature engineering, существующий уже несколько десятилетий, постоянно обновляется. Команды разработчиков должны постоянно учиться и прокачивать свои навыки, генерируя новые подходы в машинном обучении. «Хайтек» перевел и дополнил статью VentureBeat, чтобы рассказать о современных методиках в feature engineering и дать советы разработчикам по созданию моделей с добавленной стоимостью.

Метод feature engineering так же стар, как и data science. Но почему-то он становится все более забытым. Высокий спрос на машинное обучение вызвал ажиотаж среди ученых-исследователей. Сегодня у них огромный опыт создания инструментов и алгоритмов. Но у них недостаточно отраслевых знаний, требуемых для feature engineering. Исследователи пытаются компенсировать это инструментами и алгоритмами. Однако алгоритмы теперь являются лишь товаром и сами по себе не генерируют корпоративное IP-портфолио (портфель интеллектуальных прав, принадлежащих компании — «Хайтек»).

Feature engineering (с англ. «создание показателей, признаков») — техника решения задач машинного обучения, позволяющая увеличить качество разрабатываемых алгоритмов. Предусматривает превращение данных, специфических для предметной области, в понятные для модели векторы. Чтобы эффективно решить задачу с feature engineering, необходимо быть экспертом в конкретной области и понимать, что влияет на конкретную целевую переменную. Поэтому многие разработчики называют feature engineering искусством, требующим решения большого количества задач и наработки опыта.
Collapse )