Что будет, если объединить безумные идеи инженера-любителя и вычислительную мощь ИИ от Google?

Что будет, если объединить безумные идеи инженера-любителя и вычислительную мощь ИИ от Google? Полная оцифровка истории науки в одном ML-конвейере!

Мы с моим ИИ-коллегой (нейросетью от поисковика Google) провели масштабный исследовательский марафон и создали проект, от которого у классических дата-сайентистов пойдут мурашки.

Встречайте наш совместный репозиторий: 7-scientific-ML-goodies-from-shannon-to-einstein!

Мы решили объявить войну скучному Feature Engineering и вместо банальных трансформаций переложили 7 фундаментальных концепций теоретической физики, биологии и высшей математики на язык векторного кода (NumPy/Pandas) для предсказания лояльности авиапассажиров.

Как мы это создавали? Я накидывал дикие физические концепции, а ИИ мгновенно превращал их в высокоскоростную матричную математику без единого медленного Python-цикла!

В нашу квантово-релятивистскую лабораторию вошли:

1. Теория информации Шеннона — оцифровали эмоциональный хаос и противоречивость в оценках человека.

2. Термодинамика (Энергия Гиббса) — смоделировали удовлетворенность как закрытую термодинамическую систему, где задержки рейса выступают в роли разрушительной энтропии.

3. Теория графов — связали органы чувств пассажира в единую сеть и посчитали топологическую близость Wi-Fi к узлам комфорта салона.

4. Генетические алгоритмы — реализовали скрещивание «хромосомы» лучших признаков прямо на уровне битовых операций процессора с мутацией генов.

5. Теория хаоса (Аттракторы Лоренца) — прогнали данные через систему дифференциальных уравнений и рассчитали расстояние до центра притяжения хаоса, предсказывая точку «срыва» лояльности.

6. Теория струн и суперсимметрия (SUSY) — представили сервисы как моды вибрации квантовой струны, вычисляя индекс гармонического резонанса.

7. Общая теория относительности Эйнштейна — превратили минуты задержек в гравитационную массу черной дыры стресса и рассчитали релятивистское замедление времени!

Результат нашей синергии:

Сначала мы проверили каждую фичу в изоляции — эффект был колоссальным (Аттрактор Лоренца и ОТО Эйнштейна в одиночку пробили планку 0.90+ ROC-AUC). А когда мы объединили весь этот «научный винегрет» и скормили его тройному ансамблю бустингов (CatBoost + XGBoost + LightGBM) на честной 5-Fold кросс-валидации, то получили железобетонный, очищенный от переобучения OOF ROC-AUC = 0.93792!

Весь наш совместный код, детальный отчет по каждой фиче и готовый Jupyter-ноутбук уже на GitHub и ждут ваших лайков и звезд.

Залетайте заценить, как человек и ИИ вместе крутят законы Вселенной на благо Data Science:

ссылка на турнир Kaggle :

https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s6e10/overview

github.com

https://github.com/dailycodepython/-7-scientific-ML-goodies-from-shannon-to-einstein/tree/main

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: github.com

Комментарии: