Show Notes
Никита Поваров, principal analyst в JetBrains, пришёл, чтобы рассказать об одной из самых коварных ловушек в работе с данными: мы привыкли видеть корреляции, но совершенно не умеем доказывать причинность. А разница между "связано" и "вызывает" – это разница между правильным решением и красивой иллюзией. В выпуске прошли по истории вопроса от Гальтона и Фишера до современных каузальных графов: почему исторически статистика и каузальность шли разными путями и как они всё-таки сошлись.
Разбираем d-сепарацию, конфаундеры, медиаторы и строим каузальные графы на конкретных примерах из A/B тестирования, медицины и продуктовой аналитики. Выпуск для всех, кто работает с данными и хочет не просто находить паттерны, а понимать, что на что влияет и уметь это обосновать.
Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka
Ведущие в выпуске: Стас Цыганов, Егор Толстой
Полезные ссылки:
Фундамент — вероятность как логика E.T. Jaynes — «Probability Theory: The Logic of Science»
Вес и физическая активность — каузальные модели
Mendelian randomization, eLife 2022: «Mendelian randomization suggests a bidirectional, causal relationship between physical inactivity and adiposity» https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8975550/
Multivariable MR, Nature Comms Med 2023: «Distilling causality between physical activity traits and obesity via Mendelian randomization» https://www.nature.com/articles/s43856-023-00407-5
E. Yudkowsky — «Causal Diagrams and Causal Models» https://www.lesswrong.com/posts/hzuSDMx7pd2uxFc5w/causal-diagrams-and-causal-models
Выдуманный пример вес/активность/сидение-на-Reddit, как иллюстрация коллайдера Herman Pontzer — «Constrained Total Energy Expenditure and Metabolic Adaptation to Physical Activity in Adult Humans» https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4803033/
Исторические байки
Ф. Гальтон — Регрессия к среднему — Regression towards Mediocrity in Hereditary Stature, Journal of the Anthropological Institute https://galton.org/essays/1880-1889/galton-1886-jaigi-regression-stature.pdf
К. Пирсон — Корреляция наше всё — «The Grammar of Science» https://archive.org/details/grammarofscience00pearrich/page/44/mode/2up
Р. Фишер — ген курильщика — «Cancer and smoking», Nature https://www.nature.com/articles/182596a0
Ignaz Semmelweis — мытьё рук https://en.wikipedia.org/wiki/Ignaz_Semmelweis
краткая биография https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11568873/
Джон Сноу — холера в Лондоне https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7150208/
Barbara Stoddard Burks — забытый пионер медиации https://danamackenzie.com/barbara-stoddard-burks-pioneer-in-causality/
Бедность и когнитивные функции https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23990553/
Дискриминация женщин — слепые прослушивания https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.90.4.715
Курьёз — ретроспективный эффект молитвы — «Effects of remote, retroactive intercessory prayer on outcomes in patients with bloodstream infection: randomised controlled trial» https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/11751349/
More from Podlodka Podcast
Рассказать AI о своих переживаниях бывает проще, чем записаться к психологу: он терпеливо выслушает даже в три часа ночи и, кажется, неплохо вас поймёт. Но достаточно ли этого, чтобы стало лучше? В этом выпуске вместе с Натальей Кисельниковой разбираемся, что исследования говорят об эффективности такой помощи, с какими запросами AI может справиться, а в каких случаях на него точно не стоит полагаться. А ещё заглянем по другую сторону терапии: как сами специалисты используют AI в своей практике и как это меняет работу психотерапевта. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka
Тема стартапов неисчерпаема, и в этот раз мы сосредоточились на самой нервной и драматичной её части — фандрейзинге. Аня Коган, CEO Fitwise и руководитель разработки OpenCV.ai, поделилась искренней историей о том, как она поднимала раунд. Обсудили процесс поиска инвесторов и подготовки питч-дека, разницу в мышлении инвесторов и фаундеров, психологию отказов и то, как AI меняет весь венчурный ландшафт. Спойлер: теперь не только идея ничего не стоит, но и реализацией впечатлить сложновато, а вот раскрученная ферма TikTok-аккаунтов вполне может стать весомым аргументом для инвестора. За остальными инсайтами — скорее включайте выпуск!
Заказная разработка переживает сложные времена: проектов меньше, клиенты экономят, а AI заставляет пересматривать модель работы. В первой части говорим с Денисом Германенко, СЕО CleverPumpkin. Он рассказывает, что происходит с рынком мобильной разработки в России, какие проекты еще отдают подрядчикам и за что им готовы платить.
Несколько лет назад никто толком и не знал, что такое RAG, а сейчас трудно себе представить агентскую работу без них. Retrieval augmented generation - что это такое, и почему скрестить LLM с поиском оказалось такой удачной идеей - разбираемся в выпуске!
Ещё год назад AI в математике осиливал разве что олимпиадные задачки. Сегодня промпт «сделай научный прорыв» разваливает гипотезу почти тридцатилетней давности, а OpenAI заявляет решение Навье–Стокса силами десяти тысяч агентов. Вместе с Александром Куликовым, доктором физико-математических наук и исследователем JetBrains, разбираемся, где здесь красивая история и маркетинг, а где – настоящий результат, который не только удивляет, но и пугает математическое сообщество, и почему филдсовские медалисты отвечают на всё это письмами протеста.