Dirk L. retweetledi
We congratulate Gerd Faltings as the 2026 Abel Prize laureate! 🎉 He recives the Abel Prize "for introducing powerful tools in arithmetic geometry and resolving long-standing diophantine conjectures of Mordell and Lang".
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Dirk L.
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Dirk L.
@Dirque_L
Does and teaches applied mathematics. (he/him, er/ihn)
Katılım Eylül 2016
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Wasserkocher war die letzten 7 Stunden an ich geh dann mal Privatinsolvenz anmelden
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@econ_lessmann @DinaPomeranz Try again and click "real" if you think "that's boring". Got me up to 11!
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@DinaPomeranz My score: 3. Who the fuck makes 42? That must have been the same AI that generated the game.
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I got 3/3 wrong...
Kevin Kloiber@EconKevin
Handed in my thesis two weeks ago and finally have time for fun again. So I built two small games about AI vs. real economics writing. Can you tell a real top-5 journal abstract from an AI-generated fake? Three lives, no hints, leaderboard. kevin-kloiber.com/ai-or-real.html #EconTwitter
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The strategy "if it sounds boring, it's real,.if not, it's AI" brought me in the top 38% (without knowing anything about econ...)
Kevin Kloiber@EconKevin
Handed in my thesis two weeks ago and finally have time for fun again. So I built two small games about AI vs. real economics writing. Can you tell a real top-5 journal abstract from an AI-generated fake? Three lives, no hints, leaderboard. kevin-kloiber.com/ai-or-real.html #EconTwitter
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@BrandonLuuMD @grok what causal identification strategy is this study based on?
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Board game players have a 15% lower risk of dementia versus non-players.
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@wostok_CLF @larsweisbrod Yes! Ist jetzt zwar kein Rätselbuch, sondern eine Geschichte, aber trotzdem hervorragend für Grundschulkinder
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Kann jemand von euch ein Buch mit interessanten Mathe-Rätseln empfehlen für Grundschüler, die sich besonders für Mathe interessieren?
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@Singularitarian Even if you don't know the chain rule, just look at the perturbation ||X(β+h) - y||², expand and find the equation for β such that each perturbation h lead to a larger value.
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If you want to derive the normal equations *with finesse *, just use the chain rule to take the derivative of || X beta - y ||^2. Setting the derivative equal to 0 we get 2(X beta - y)^T X = 0.
I see so many inelegant derivations of the normal equations. It’s gotten so bad that it’s even happening on Singles Inferno now.
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@larsweisbrod Kommt drauf an, wie tief das Verständnis sein soll. Gerade um die Verwirrung um Matrizen/lineare Abbildungen zu klären ist Lineare Algebra eigentlich der einzige Weg... Der Weg ist wohl, nicht länger Laie zu bleiben.
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@Dirque_L Das Buch ist gewiss großartig, aber findest du DAS für eine Laien wie mich tatsächlich hilfreicher als eine eine ML-Einführung??
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was leute mir auf twitter empfehlen was ich statt ML Lehrbüchern lieber mal zum Einstieg lesen sollte weil sie finden dass ML lehrbücher noch "zu schwierig" für mich sind
Math Files@Math_files
I was not ready for it The book: Introduction to Linear algebra by Gilbert strang the sixth edition
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Auf die Idee, dieser Tage mit der Fuckability der eigenen Teen-Anhängerschaft zu werben, muss man auch erst mal kommen.
DieStahlfeder@DStahlfeder
Über dieses Foto ist viel berichtet und gestritten worden, doch hier erfahrt Ihr nun endlich den wahren Grund, warum alle deswegen so ausrasten: Man sieht hier etwas, das Linke nicht zu bieten haben und deswegen hassen: Lauter wohlgeratene, gutgewachsene, gesunde, ansehnliche deutsche Mädels, mit denen sich ein jeder wohlgeratener, gutgewachsener, gesunder, ansehnlicher deutscher Junge liebend gern vermehren würde. Diese Mädels sind die Endgegner der hässlichen, pickeligen, gepiercten, bunt-kurzhaarigen ungepflegten linken Hackfressen.
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@larsweisbrod @D_Langenmayr Eine Sache müssen wir mal aufräumen: "Matrizen" und "lineare Gleichungssysteme" sind nicht das gleiche. Mit Matrizen werden lineare *Abbildungen* beschrieben. Ein lineares Gleichungssystem ist Ax=b mit gegebenem Vektor b und gegebener Matrix A und gesuchtem Vektor x.
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@D_Langenmayr Das wäre eine Antwort die ich verstehen würde - aber es heißt immer man braucht die Matrizen weil die GPU die einfacher rechnen kann als die Gleichungssysteme - und das verstehe ich nicht
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Ich versteh immer noch nicht wofür ich den ganzen Matrizen Multiplikations Scheiß eigentlich wirklich Brauch beim DNN. ich hab meine Frage mal ein bisschen auformuliert, vielleicht kann mir ja noch mal jemand helfen…
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@larsweisbrod sonder nur die Struktur (d.h. lineare Abbildung). Und was der Computer unter der Haube macht ist sicher noch mal was ganz anderes...
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@larsweisbrod Lange Antwort: "Matrix mal Vektor" ist eine Abkürzung für diese Summen. Aber: In der Praxis werden oft die Summen gar nicht so ausgerechnet, wie sie da stehen - es gibt da rechnerische Abkürzungen die effizienter sind. D.h. die Summen sind eigentlich gar nicht nötig
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@larsweisbrod Wenn es das gleiche ist, schreibt man es einfach so, wie man es am besten versteht. Und das kann durchaus einmal so und einmal so sein (und auch bei verschiedenen Leuten verschieden). Ich finde Matrizen am einfachsten weil am kürzesten.
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Konkreter: Es geht dauernd um Matrizen, aber ich habe eigentlich nie verstanden, was GENAU der Vorteil ist, wenn ich y=x1w1+... in Vektor-Matrizenschreibweise bringe?
Nur dass ich mir die Weights dann als Vektor vorstellen kann, zu der die Trenn-Hyperplane orthogonal ist?
@[email protected]@larsweisbrod
Ich habe eine grundsätzliche Frage: Man kann sich ML ja vorstellen (1) als Input-Vektoren, die mit Matrizen multipliziert werden zu Output-Vektoren (2) als Gleichungssystem y=x1w1+... (3) als verkettete aufsummierte Funktionen Welche Vor- und Nachteile haben diese...
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@larsweisbrod @econ_lessmann @Julius_Ktxt Besser als nix. Wenn die Aufgaben einfach genug sind, sieht man meist schnell was da im code passiert. Mathe in numpy sieht fast so aus wie Mathe. A@B ist z.B. das Matrixprodukt AB. np.linalg.solve(A,b) gibt eine Lösung von Ax=b usw. Ist für mich nicht wirklich programmieren
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@econ_lessmann @Dirque_L @Julius_Ktxt Wenn dann würde ich es gleich mit ChatGPT o.ä. machen, da versteh ich dann auch nicht, was genau passiert, aber es geht schneller
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Irgendwie finde ich von allem Kram, der mir in ML begegnet ist, weiterhin Bias/Variance am schwierigsten wirklich richtig zu verstehen (auch wenn es basic statistics ist)
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@larsweisbrod @econ_lessmann Dann ists irgendwie klar, dass es irgendwann mit dem Verständnis nicht wirklich weitergeht, denke ich… Mit numpy arbeiten ist nicht wirklich programmieren - eher Mathe mit dem Computer machen.
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@Dirque_L @econ_lessmann ich rechne gerne übungsaufgaben mit stift und papier aber bitte nix mit programmierkram
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@larsweisbrod @econ_lessmann Gibt da ja viele Seiten von denen man Python code z.B. direkt in Google Colab kopieren kann und dann einfach da laufen lassen kann (ohne das man irgendwas auf seinem Rechner installieren müsste, falls das eine Hürde sein sollte) - z.B. hier
nustat.github.io/STAT303-3-clas…
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@larsweisbrod @econ_lessmann Besonders bei einem Phänomen was vielleicht anfangs nicht einleuchtend ist, ist das praktische Ausprobieren der Schlüssel zum Verständnis. Mathe/Statistik lernt man generell nicht durch lesen, sondern durch machen - manchmal halt mit dem Computer.
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