V Brestu dnes začala konference vývojářů a uživatelů linuxové distribuce Debian DebConf25. Na programu je řada zajímavých přednášek. Sledovat je lze online.
Před 30 lety, tj. 14. července 1995, se začala používat přípona .mp3 pro soubory s hudbou komprimovanou pomocí MPEG-2 Audio Layer 3.
Výroba 8bitových domácích počítačů Commodore 64 byla ukončena v dubnu 1994. Po více než 30 letech byl představen nový oficiální Commodore 64 Ultimate (YouTube). S deskou postavenou na FPGA. Ve 3 edicích v ceně od 299 dolarů a plánovaným dodáním v říjnu a listopadu letošního roku.
Společnost Hugging Face ve spolupráci se společností Pollen Robotics představila open source robota Reachy Mini (YouTube). Předobjednat lze lite verzi za 299 dolarů a wireless verzi s Raspberry Pi 5 za 449 dolarů.
Dnes v 17:30 bude oficiálně vydána open source počítačová hra DOGWALK vytvořena v 3D softwaru Blender a herním enginu Godot. Release party proběhne na YouTube od 17:00.
McDonald's se spojil se společností Paradox a pracovníky nabírá také pomocí AI řešení s virtuální asistentkou Olivii běžící na webu McHire. Ian Carroll a Sam Curry se na toto AI řešení blíže podívali a opravdu je překvapilo, že se mohli přihlásit pomocí jména 123456 a hesla 123456 a získat přístup k údajům o 64 milionech uchazečů o práci.
Byla vydána (𝕏) červnová aktualizace aneb nová verze 1.102 editoru zdrojových kódů Visual Studio Code (Wikipedie). Přehled novinek i s náhledy a videi v poznámkách k vydání. Ve verzi 1.102 vyjde také VSCodium, tj. komunitní sestavení Visual Studia Code bez telemetrie a licenčních podmínek Microsoftu.
Byla vydána nová verze 2.4.64 svobodného multiplatformního webového serveru Apache (httpd). Řešeno je mimo jiné 8 bezpečnostních chyb.
Společnost xAI na síti 𝕏 představila Grok 4, tj. novou verzi svého AI LLM modelu Grok.
Ministerstvo vnitra odhalilo závažný kyberincident v IT systému resortu. Systém, do kterého se dostal útočník bez oprávnění, byl odpojen a nedošlo k odcizení dat [𝕏].
Některé programy, které vyvíjíme (Fotomon, Měření) , používají množství různé statistiky. Moje chápání statistiky je spíše klasické, ale existuje ještě jiný pohled na statistiku - Bayesiánská statistika. Rozhodl jsem se jí porozumět a naučit se ji prakticky používat.
Moje první kroky vedly na Wikipedii:
http://cs.wikipedia.org/wiki/Bayesova_věta
Našel jsem tam přesně to, co jsem čekal: matematický formalismus, pod kterým si nedovedu nic představit (pravděpodobnost, že na Wikipedii najdu to, co hledám, ve formě stravitelné pro průměrného inženýra, už dnes dovedu pomocí bayesiánské statistiky docela dobře odhadnout). Ale je tam odkaz:
http://cs.wikipedia.org/wiki/Bayesovská_statistika
Je tam příklad. Skvělé! Ale kdo tohle psal!? Velmi volně cituji:
Test na nemoc dá kladnou odpověď u 99% nemocných pacientů a u 5% zdravých pacientů. Nemocí trpí jen 0.1% populace. Jaká je pravděpodobnost?
He? WTF? Jaká pravděpodobnost? Co se po mě chce? Pravděpodobnost čeho? No nic, třeba to vyplyne z textu dále:
"Pravděpodobnost choroby je o 19% větší, než u těch, kdo se testu nepodrobili."
No nazdar, máme zde další skupinu: přibyli nám ještě netestovaní. Kam si je mám zařadit? Navíc to je formulováno tak nešťastně, že kdybych nevěděl, jak veliký je to nesmysl, mohl bych usuzovat, že provedení testu nějak ovliní, jestli člověk onemocní, nebo zůstane zdravý.
Jsem ztracen.
Několikrát jsem narazil na příklad s dvěma pytlíky s bílými a černými kuličkami, což mi celou problematiku ještě více zatemnilo. Tuhle míchanici současné a předchozí pravděpodobnosti, střídaní minulosti, přítomnosti a budoucno také nedokázal nikdo dostatečně jasně vysvětlit. Popis primitivní úlohy na tři listy formátu A4 zvyšuje WTF faktor nade všechny meze.
Začal jsem hledat v angličtině. Odfiltroval jsem všechny kuličky v pytlíku a nakonec jsem skvělý příklad objevil zde:
http://people.hofstra.edu/Stefan_Waner/RealWorld/tutorialsf3/frames6_6.html
Konečně mi docvaklo. Celý ten Bayesův vzorec je obyčejná trojčlenka. To mi mohli vysvětlit už v prváku na střední a nemusí se z toho dělat zbytečná věda. Jakmile jsem si to namaloval a pochopil, vypadá základ bayesovské statistiky prostince:
Pro praktické použití je třeba ještě pochopit jednu věc: bayesiánský vzorec je často uváděn ve zjednodušené formě a není jasné, jak z něj spočítat například toto:
Ve jmenovateli (část zlomku pod čarou) Bayesova vzorce figuruje takzvaná "úplná pravděpodobnost". V příkladu dopujících a nedopujících sportovců je to součet všech pozitivních výsledků, tj. 9,5% + 13,5%. V případě tří fabrik je to:
Sečteme jednotlivá procenta: celkem 2,9% ze všech výrobků na trhu jsou zmetky. Z fabriky A jich pochází: 50% * 2% / 2,9% = 34,4%
(Příklad jsem nalezl v dokumentu, který nyní není dostupný, googlujte "Bayes Krčková").
Možnost použít libovolný počet různých vstupních parametrů (zde fabriky A, B a C) je dobrá zpráva pro praktické použití v programech - dovoluje to snadno dekomponovat problém na několik samostatných částí.
Jakmile jsem pochopil princip, došlo mi, že bayesiánská statistika není nic složitého či nepochopitelného. Zkuste si to. Namalujte si třeba dva pytlíky s kuličkami - uvidíte sami.
Tiskni
Sdílej:
Moje chápání statistiky je spíše klasické, ale existuje ještě jiný pohled na statistiku - Bayesiánská statistika.
WtF?
Nicméně, je jasné, že různé pohledy na statistiku nemohou nic změnit na platnosti Bayosova vzorce. Tj. i "frekventisté" platnost Bayosova vzorce samozřejmě uznávají.Presne tak, pokud tomu rozumim, tak rozdil mezi 'frekventistickou' a 'bayesovskou' interpretaci pravdepodobnosti je ciste zalezitost interpretacni, na vzorce a vysledky to nema vliv (podobne jako ruzne interpretace kvantove mechaniky). Proto je treba nemichat 'bayesovskou interpretaci' na jedne strane a bayesuv vzorec ci bayesovskouu inferenci, coz jsou elementarni veci z pravdepodobnosti a statistiky platne a pouzivane nezavisle na interpretaci.