Ютуб — это «сложно» )) Знаете почему? 99% информации, которой вы найдёте в открытых источниках не только бесполезна, она вредна. Видео про YouTube создаются под «ключ» (ключевое слово), а содержание +/- близко к теме.
Решил поделиться своим опытом о тайм кодах, как они влияют на видео, нужны они или нет.
Все написанное ниже относится к большим горизонтальным видео
Все мы знаем эту зеленую сову Дуолинго. Но вот какая работа была проделана для того, чтобы мы о ней знали - в этой статье. Разберемся, что вообще происходит, обсудим сервис в целом, а на десерт оставим коммерческий успех.
План статьи:
Приветствую вас, друзья и подписчики, а также все остальные, кто волею судьбы забрел на эту страничку=) Сегодня мы поговорим об аналитике. А конкретнее, о том, как работать с аналитикой в игре, какие данные важно отслеживать и что с ними делать.
Сегодня обсудим, как проверять много гипотез в одном эксперименте. Разберёмся, почему растут вероятности ошибок. Познакомимся с метриками множественного тестирования и поправками, которые позволяют их контролировать. Узнаем, как оценить необходимый размер групп и повысить чувствительность.
Меня зовут Коля, я работаю аналитиком данных в X5 Tech. Мы с Сашей продолжаем писать серию статей по А/Б тестированию. Предыдущие статьи можно найти в описании профиля.
В этой статье мы разберем основы, связанные с ретаргетингом, а именно:
Что это такое?
Для каких игр он подходит?
В чем принцип его работы?
Каких пользователей имеет смысл возвращать?
Как оценивать результаты?
Давайте начнем.
Всем привет! Я, Алексей Мартынов, продолжаю публиковать отраслевые исследования по применению технологий ИИ. Ранее был опубликован мой материал Технологии ИИ: нет ничего искусственного в заботе о здоровье / Хабр (habr.com)
Сейчас я хочу поговорить о рынка, эффектах и кейсах, вызовах и проблематике применения технологий ИИ в обрабатывающих производствах.
Ради интереса посмотрел статистику по последним статьям .
Результат интересен и наводит на определённые выводы .
По моему скромному мнению - именно обратная связь нужна и полезна. В этом смысл размещения статей на техническом ресурсе.
Однако, на практике - чем проще и менее техническая статья - тем больше ее читают , дочитывают и реагируют читатели Хабра.
Пример 1 - статья ниочем, просто мнение , набор imho , в реальной жизни совершенно бесполезная.
Ситуация: на вашем столе лежит отчет, состоящий из множества таблиц и диаграмм. Вам нужно на его основе принять важное решение, но времени катастрофически не хватает. Или другой сценарий: вы провели масштабное исследование, собрали данные, проанализировали их, и теперь нужно эффективно донести результаты до заказчика или лица, принимающего решения. Как это сделать, не превратив презентацию в унылый набор цифр и графиков?
Ни для кого не секрет, что в 2024 году нейросети стали доступным и удобным инструментом, который где только не используется. Почти каждый сервис сейчас заявляет о наличии функций с AI, но и в разработке, разумеется, различные модели активно применяются.
Я написал эту статью для себя, но подумал, что она будет полезна и начинающим айтишникам, и тем, кому необходимо освежить знания или быстро вспомнить основные вещи, не открывая полное руководство.
Ещё раз подчеркну, статья задумывалась как базовая памятка и помощь для начинающих, а никак не исчерпывающая документация. Многое я опускаю ввиду избыточности или неактульности, по крайней мере в моей работе.
