Понимать, что это "та самая формула байесовой аппроксимации, кстати, для очень больших k она не очень эффективна, и в этих случаях лучше использовать метод Монте-Карло" (я сейчас условно) - далеко не всякий, требовать-требовать этого с каждого - прям перебор.
Да, как бы, "программист на питоне", вообще-то, идиотское поветрие последних лет. Пайтон используется как инструмент самими потребителями - теми же математиками. Как и фортран в своё время.
Ну вообще-то на том же питоне, в отличие от фортрана и прочих матлабов, можно и вполне обычные "программистские" задачи решать, хоть веб-приложения пиши на Flask и прочих Django.
Полностью согласен. Но с предметной областью всё-таки надо быть знакомым.
Ярчайший образчик обратного: куча "программистов 1С", которые ни в зуб ногой ни в бухучёте, ни в налоговом, ни в управленческих процессах. Кстати, на 1С тоже вполне можно писать (и пишут) "программы общего применения".
Чтобы таких вопросов не возникало, сейчас стали в статьи вкладывать reference implementation, например вот здесь https://arxiv.org/pdf/2304.07265 на R на предпоследних страницах (тоже, кстати online-алгоритм)
Reference implementation это хорошо, да и в статье по моей ссылке она тоже есть - но всех проблем это не решает. Вот, скажем, в проекте нет R, а есть Java - кто с R на Java будет переводить? Сложный вопрос с лицензированием этого кода - напишет какой-нибудь мудила грешный буковки GPL (потому что не отдупляет про тонкие различия всего этого говна) - и по-хорошему на него смотреть даже нельзя, надо полноценный clean room development в некоторых особых случаях даже устраивать.
В моих рабочих процессах произошло разделение программистов на общее софтописательство и на математически-нагруженное программирование. Последние делают функциональные модули для первых и не лезут в архитектуру софта. Первые не заморачиваются над высокими научными материями.
Если же говорить об DS/ML-отрасли , то никакой собственной реализации подобных алгоритмов обычно не требуется - просто скачивается библиотека с гитхаба, обучается и встраивается модель. Если же готовой библиотеки нет, то выбирается что-нибудь другое из имеющегося, либо просто ожидается, пока кто-нибудь не напишет для всего сообщества )
Comments 14
Понимать, что это "та самая формула байесовой аппроксимации, кстати, для очень больших k она не очень эффективна, и в этих случаях лучше использовать метод Монте-Карло" (я сейчас условно) - далеко не всякий, требовать-требовать этого с каждого - прям перебор.
Reply
Да, как бы, "программист на питоне", вообще-то, идиотское поветрие последних лет. Пайтон используется как инструмент самими потребителями - теми же математиками. Как и фортран в своё время.
Reply
Reply
Полностью согласен. Но с предметной областью всё-таки надо быть знакомым.
Ярчайший образчик обратного: куча "программистов 1С", которые ни в зуб ногой ни в бухучёте, ни в налоговом, ни в управленческих процессах. Кстати, на 1С тоже вполне можно писать (и пишут) "программы общего применения".
Reply
А эти-то нахуй нужны?
Reply
Чтобы таких вопросов не возникало, сейчас стали в статьи вкладывать reference implementation, например вот здесь https://arxiv.org/pdf/2304.07265 на R на предпоследних страницах (тоже, кстати online-алгоритм)
Reply
Reply
В моих рабочих процессах произошло разделение программистов на общее софтописательство и на математически-нагруженное программирование. Последние делают функциональные модули для первых и не лезут в архитектуру софта. Первые не заморачиваются над высокими научными материями.
Если же говорить об DS/ML-отрасли , то никакой собственной реализации подобных алгоритмов обычно не требуется - просто скачивается библиотека с гитхаба, обучается и встраивается модель. Если же готовой библиотеки нет, то выбирается что-нибудь другое из имеющегося, либо просто ожидается, пока кто-нибудь не напишет для всего сообщества )
Reply
> произошло разделение программистов на общее софтописательство и на математически-нагруженное программирование
Ну то есть удваиваем количество народа, ясно-понятно :)
Reply
Reply
Reply
Reply
Leave a comment