задопихание

[sab123]

Как backpropagation выводится из градиентного спуска:

https://babkin-cep.blogspot.com/2022/10/optimization-4-backpropagation-for-last.html
https://babkin-cep.blogspot.com/2022/10/optimization-5-backpropagation-further.html

Comments

Re: Квадрат Bayesian probability

[sab123]

Ну, если цель - найти работу, которую хотели, то "не нашли ту работу, которую хотели".

Re: Квадрат Bayesian probability

[dennisgorelik]

Как отличить кандидатов, кто нашел интересующую нас работу от кандидатов, кто не нашел интересующую нас работу?

https://sab123.dreamwidth.org/679065.html?thread=2657177#cmt2657177
рисования квадрата, который будет представлять всех кандидатов. Потом его поделить на две части: в одной части те, что нашли работу, в другой - что не нашли работу, и с площадью пропорциональной количеству. Потом каждую часть поделить на две части: у которых есть скилл, и у которых нет скилла.

Re: Квадрат Bayesian probability

[sab123]

В точности, без получения информации от них самих - никак. Но можно строить предположения исходя из того, что если есть предлагаемые работы, то должны же туда кого-то нанять.

Re: Квадрат Bayesian probability

[dennisgorelik]

> можно строить предположения исходя из того, что если есть предлагаемые работы, то должны же туда кого-то нанять

Это - неверное предположение.
Есть много работ, на которые никого нанять не могут. Или могут нанять, но потом хотя снова заменить на другого соискателя, потому что предыдущий не устраивает (или сбежал).

И есть много работ, которые нанимают вообще без публикации вакансии. Например, по знакомству. Или с помощью поиска в базах резюме.

Re: Квадрат Bayesian probability

[sab123]

Но если всей этой информации в доступе нет, приходится пытаться моделировать приближение к точной информации по той информации, которая есть.

Re: Квадрат Bayesian probability

[dennisgorelik]

Мне кажется, что оценка количества нанятых по числу опубликованных работ - слишком уж неточна для того, чтобы на эту оценку полагаться.