Ежедневно для решения сложных, интересных и значимых задач выпускники ШАДа используют знания математики, работают с ИИ и алгоритмами машиннного обучения. Но как они размышляют при поиске ответов?
Мы задали специалистам несерьёзные, забавные и цепляющие нас вопросы, чтобы понаблюдать за ходом их мысли и понять, как они видят мир.
Считаем среднее количество рилсов в день:
Проставляем вероятности наступления состояний и получаем:
Предположим, каждый новый день жизни — это испытание Бернулли с фиксированной вероятностью фатального исхода:
При текущем состоянии системы в 35 лет (мне сейчас именно столько) матожидание оставшейся жизни составит:
Перемножим:
Первая функция U(n) — функция удовольствия.
Удовольствие от каждого пельменя снижается с каждым следующим.
Зависимость — логарифмическая:
Для начала выбираем подходящий коэффициент, например — 10.
Это квадратичная функция. Найдём порог насыщения, чтобы найти её вершину.
За основу взяли индекс, который учитывает калории, белки, жиры, углеводы.
Подставим значения в формулу:
Вычислим:
Складываем:
Реалистичная насыщенная порция
для заданных значений получаем насыщение через 15 пельменей
Самый большой и значимый турнир для любого футболиста — Чемпионат Мира.
Соответственно, самым обидным событием станет — автогол на мундиале*
Нам необходимо собирать массив данных. Для этого ищем в поисковой системе соответствующий датасет. Так, благодаря Kaggle и Github, у нас появится информация о всех голах с 1930 года.
Теперь попросим ИИ написать нужный скрипт:
Всего авторов в истории ЧМ: 79
Топ-10 самых ‘несчастливых’ номеров: shirt_number own_goals_count
с небольшим отрывом самый неудачный номер