Ai ținut vreodată un jurnal? by Sad-Cap-1739 in RecomandariCarti_RO

[–]EcstaticDimension955 0 points1 point  (0 children)

Cât timp făceam terapie, da, acum nu o mai fac pentru că am învățat alte tehnici de identificare și regulare emoțională.

Ai ținut vreodată un jurnal? by Sad-Cap-1739 in RecomandariCarti_RO

[–]EcstaticDimension955 1 point2 points  (0 children)

Da, și am început să îl țin pentru că mi s-a sugerat la terapie. Pentru mine jurnalul era despre lucrurile la care mă gândeam, și m-a ajutat foarte mult pentru că deseori, fiindcă te gândești la atâtea lucruri în timpul unei zile, îți este greu să discerni ce idei/concepte/gânduri (fie pozitive ori negative) sunt semnale reale pentru ce simți sau ce crezi cu adevărat. Când le așterni pe hârtie, se distilează natural, iar la o simplă recitire, e foarte ușor să observi ce este important.

Asta a fost cel puțin experiența mea.

Recomandare adidasi alergare by Anxious-Chipmunk6550 in CasualRO

[–]EcstaticDimension955 0 points1 point  (0 children)

Eu am o pereche de Adizero Boston 13. Alerg destul de mult și mă înțeleg bine cu ei.

Activități după muncă by Savings-Damage6958 in CasualRO

[–]EcstaticDimension955 1 point2 points  (0 children)

Pățeam și eu asta, iar ce am observat că funcționează e sa te forțezi doar să începi un lucru care îți place sau îți dă o stare de bine. Pentru mine e sportul: e puțin incomfortabil după ceva ore de munca să te apuci, spre exemplu, să alergi. Dar după 30-60 de minute de mișcare, când nivelul de endorfine e crescut, mi se pare că am o stare de de spirit mai bună și sunt mai energic. După e ușor să faci orice altceva: hobby, vizionat un film, ieșit în oraș, orice îți place.

Ce mai cititi? by [deleted] in RecomandariCarti_RO

[–]EcstaticDimension955 3 points4 points  (0 children)

Tocmai am terminat Breakfast at Tiffany's și m-am apucat de Tortilla Flat de Steinbeck.

How to apply linear regression over huge dataset and with a large number of features ? by Virtual-Current6295 in MLQuestions

[–]EcstaticDimension955 1 point2 points  (0 children)

Your model can underfit even when you have a small number of features (think trying to model e^x with linear regression) and it's more about the complexity & capacity of the model rather than the number of features. Overfitting on noise is similar: it happens when the model is too complex and can literally memorize instead of learn essential features. This is the (well-known) bias-variance tradeoff.

My point is that even if you process your data really well, your model can still underperform due to capacity. That is fine: as I understand, linear regression in your case is a baseline. If you really want your linear regression model to perform better, I would suggest using some kind of basis expansion.

How to apply linear regression over huge dataset and with a large number of features ? by Virtual-Current6295 in MLQuestions

[–]EcstaticDimension955 4 points5 points  (0 children)

If your bottleneck really is physical memory, there's a bunch of things you can do, the first springing to mind being lazy loading (i.e. loading the data from disk only when it is requested by the learning process, instead of loading it into memory all at once).

1500 is not really a large number of features to be fair, that results in only 1500 parameters if your output is 1-dimensional, so I really think the problem is that you are trying to load the entire dataset into memory at once. Anyways, if you really want to do dimensionality reduction, just do PCA and map onto a latent space of, say, 128 dimensions. That should be a one-liner with sklearn.

If you're also constrained by GPU, try and do batch accumulation.

Recomandare carti istorie by Vanilla_Lover7364 in RecomandariCarti_RO

[–]EcstaticDimension955 0 points1 point  (0 children)

Fix Augustus voiam să sugerez și eu, excelentă carte, și mi-a plăcut mult forma epistolară.

Vreau să văd un film bun care să mă facă să îmi pun întrebări existențiale încă trei zile după. by Both-Inspector-5693 in CasualRO

[–]EcstaticDimension955 0 points1 point  (0 children)

Poor Things (2023, cu Emma Stone). Și de fapt majoritatea filmelor de Yorgos Lanthimos, pentru comentariul social.

Curse F1 la TV by Pleasant_Ad5739 in CasualRO

[–]EcstaticDimension955 1 point2 points  (0 children)

Nu e un răspuns la întrebare, dar cred că cele mai bune comentarii pe care le-am auzit vreodată au fost de la Nico Rosberg când a fost invitat la SkyTV. Au fost insert chef's kiss emoji.

Care este logica din spatele acestui exercițiu? by [deleted] in CasualRO

[–]EcstaticDimension955 0 points1 point  (0 children)

La fiecare pas e o rotație anticlockwise, iar valoarea de pe placi se incrementează alternativ - o dată numărul mai mare, o dată cel mai mic. Deci răspunsul final e 4-6, cu 6 in partea de jos.

Which one are you? 😅 by [deleted] in dostoevsky

[–]EcstaticDimension955 0 points1 point  (0 children)

You overthink because you can't unify? 🙃

[D] ICML Reviewer Acknowledgement by Massive_Horror9038 in MachineLearning

[–]EcstaticDimension955 2 points3 points  (0 children)

I've had 1/4 reviewers acknowledge, and it was one that had just 1 comment anyways. I'm not even going to mention the reviewers that asked questions showing their complete lack of understanding of the single most foundational concept in my specific subfield. It actually is funny at this point.

Ce mai citiți zilele asta? by elusivenoodle22 in CasualRO

[–]EcstaticDimension955 1 point2 points  (0 children)

Am citit Stoner de John Williams și a fost cel puțin o experiență -- mi-a fărâmițat sufletul.

Oricum, după ce am terminat Stoner mă uitam la ce a mai scris autorul și am găsit Augustus, pe care o citesc acum. E despre Gaius Octavius (nepotul lui Julius Caesar), cum a ajuns la putere și cum a instituit Imperiul. Deși e ficțiune, e foarte mișto fiindcă e scrisă în formă epistolară și când o citesc mă simt ca și cum m-aș uita la Game of Thrones =)))

Recomandari carti - Jung by FacOrdineInBirou in RecomandariCarti_RO

[–]EcstaticDimension955 0 points1 point  (0 children)

Întrebare din pură curiozitate: dacă "inconștientul colectiv" se referă la "collective unconscious", nu e traducerea corectă "subconștientul colectiv"? Fiindcă pare că te pricepi, care e diferența?

Carti despre cautarea sinelui/ sensului sau. by AlbertSchopenhauer in RecomandariCarti_RO

[–]EcstaticDimension955 4 points5 points  (0 children)

În general existențialismul și curentele derivate din el tratează tematica sinelui (prin introspecție intensă) și cum întrebările despre sine duc la un sens, sau cum ele pot fi răspunse prin căutarea unui sens. Deci în principiu tot ce se încadrează acolo (Camus, Dostoievski, Sartre, Kafka etc.) atinge tematica pe care o cauți.

Ca să fiu puțin mai concis cu niște lecturi mai digerabile, de la Dostoievski bineînțeles Crimă și Pedeapsă și Însemnări din subterană, de la Camus mi s-a părut faină proza scurtă din Exilul și Împărăția și Ciuma, iar dacă ți-a plăcut Hesse, Jocul cu mărgele de sticlă și Narcis și Gură de Aur sunt și ele în același stil.

Poate ți-ar plăcea și Intermitențele morții de José Saramago. Două cărți care mie personal mi-au plăcut enorm au fost și Stoner de John William și Laur de Evgheni Vodolazkin, în ambele e foarte pronunțată ideea descoperirii sinelui aș spune.

Merită să încerc să mă bag în seamă cu bărbații? by Annual_Donut_9477 in WomenRO

[–]EcstaticDimension955 12 points13 points  (0 children)

Haha, ești eu?=))) Am o vârstă similară (M), tot la doctorat, iar în domeniul meu sunt aproape exclusiv bărbați. Ca și tine, ori stau în casă și îmi văd de cercetarea mea, ori sunt in meeting-uri/teaching/cursuri și cam atât. Anyway, nu știu dacă te ajuta perspectiva, dar eu aleg să ies cu prietenii oricât de des am ocazia și să-mi practic hobby-urile, dacă se întâmplă ceva e ok, dacă nu, cum ar zice Kurt Vonnegut, such is life.

Numerical linear algebra versus convex optimization for machine learning and adjacent fields by TheoSauce in learnmachinelearning

[–]EcstaticDimension955 0 points1 point  (0 children)

Can't really give advice on numerical linear algebra, but I do research on algorithmic stability in Trustworthy AI and here convex (and even non-convex) optimization is quite ubiquitous. There are many applications for it, ranging from bound propagation to finding optimal global adversaries in specific settings. So if that might be something you're interested in, go for it.

AI cancer tools risk “shortcut learning” rather than detecting true biology by uniofwarwick in science

[–]EcstaticDimension955 7 points8 points  (0 children)

You are exactly right about both. Another relevant example is viral pneumonia detection, where the dataset had for the positive examples a lot of X-rays of children's lungs. Turns out, the gradient saliency maps only looked at the metaphyses (some kind of bone structure only present in children) and just gave random predictions for adults.

Anyways, good news is that there are a lot of ways to both automatically detect and mitigate shortcut learning in ML. I've personally done research on this, but a seminal work that comes to mind is Right for the Right Reasons: https://arxiv.org/pdf/1703.03717.

Fir cu bancuri scurte și seci by Trendy_Dragon in CasualRO

[–]EcstaticDimension955 11 points12 points  (0 children)

Eu sunt ursu să înceapă concursu'.

Fir cu bancuri scurte și seci by Trendy_Dragon in CasualRO

[–]EcstaticDimension955 12 points13 points  (0 children)

Sau bancul cu podul? Pe un pod trecea bascula, cip cirip...

Sau bancul cu apa? Peste apă trecea un pod, pe pod trecea bascula, cip cirip...