Без неудач добиться успеха невозможно. Мой небольшой рассказ о неудачах и скромных успехах. Вот и плохие новости: вы должны потерпеть неудачу. Также есть хорошие новости: у вас все получится. В школьные и ранние студенческие годы я был слишком наивен и считал, что добиться успеха можно мгновенно, без всяких неудач. Я был довольно родным и трудолюбивым учеником: посещал все лекции и семинары, чтобы получить высшую оценку. И получил высшие оценки. Вроде все очень круто: я классный..

Учимся добиваться успеха через 96 неудач Я понятия не имею, сколько разных программных проектов для любителей я начал и бросил за свою жизнь. Давайте просто предположим, что я работал над 3 сторонними проектами каждый год с 1987 года, когда я начал программировать для удовольствия. Получится число 96, что звучит гораздо точнее, чем 100, так что давайте так. Я начинал эти проекты с интересом, целями, азартом, и мне они нравились, потом… по какой-то причине нет. Конечно, иногда я..

Риск и неудачи катапультировали его карьеру В альтернативной жизни я был бы в академических кругах — это был путь, по которому я шел, со степенью доктора философии и доктором наук. Когда мой научный руководитель перешел в Google, я обратил внимание на этот альтернативный путь. Я до сих пор помню его слова — «Я чувствую себя заново родившимся, правда — это невероятно!» Вскоре после этого я перешел в Google, чувствуя себя взволнованным и в то же время напуганным. 3 урока за время..

Позвольте мне начать с того, что в настоящее время я являюсь разработчиком полного стека, работающим с такими языками, как ruby, php и node, на стороне сервера и фреймворками javascript во внешнем интерфейсе, такими как react и angular. Однако 2 года назад такого не было. На самом деле это была моя первая неудача в начале веб-разработки. Все началось тоскливым сентябрьским днем… хорошо, мы воздержимся от творческого повествования. У меня было собеседование на должность разработчика vb..

До появления Covid-19 я думал, что наука о данных и, если быть точным, модели машинного обучения могут обрабатывать почти все случаи, но, к сожалению, это не так, и вскоре мы осознали реальность. Но когда я тесно взаимодействовал с наукой о данных, я узнал, что мы не просто вводим какие-либо данные в модели машинного обучения, и это дает нам причудливые результаты. Возможно, в будущем мы сможем это увидеть, но это не представляется возможным в ближайшие 4–5 лет (если вы думаете, что..

Машинное обучение считается наиболее инновационным вариантом искусственного интеллекта, использующим данные и алгоритмы для воспроизведения и прогнозирования того, как люди думают и действуют. И хотя машинное обучение изменило правила игры во многих отраслях, после недавних глобальных событий машинное обучение стало предметом пристального внимания из-за того, что оно изо всех сил пытается адаптироваться, когда требуется добавить ценность в быстро меняющейся среде. Все это возвращается..