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Piacevole e ammodo, decente

La Menzogna

non è altro che l’amaro risvolto della Decenza, due entità allegoriche che si fanno la guerra. Suona poetico, forse anche corretto, ma come molti altri concetti a nulla vale se non si capisce fino in fondo la sua storia. Io mi permetto di riportarne solamente un breve estratto:

Ivan Il’ič vedeva che stava morendo ed era in stato di disperazione continua. In fondo all’anima, lo sapeva bene, ma non solo non era abituato a quest’idea, non la capiva proprio. L’esempio del sillogismo che aveva studiato nella logica di Kiezeveter – Caio è un uomo, gli uomini sono mortali, quindi anche Caio è mortale – gli era sempre parso giusto, ma solo in relazione a Caio, non a se stesso. Un conto era l’uomo – Caio, l’uomo in generale e allora quel sillogismo era perfettamente giusto; un conto era lui, che non era Caio, che non era un uomo in generale, ma un essere particolarissimo, completamente diverso da tutti gli altri; lui era il piccolo Vanja, con mamma, papà, Mitja e Volodja, con i giocattoli ….

un fulmine che squarcia l’oscurità, una luce, Redenzione -per chi crede- che non entusiasma, ma che rende la speranza concreta attraverso la possibilità di trasformarla in azione. Cosa è essenziale dunque per te?

[immagine di sfondo: Flagellazione di Cristo, Caravaggio, 1606, Rouen]

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Pensieri lenti e veloci

Micro recensione del libro di Daniel Kahneman

Qualche anno fa, alla sola lettura del titolo, avrei bollato indelebilmente questo testo come “banalità assortita espressa in forme diverse”. Per fortuna, il tempo non porta solo difetti e da qualche giorno, complice la grande credibilità dell’autore mi sono messo a leggerlo (con piacere, devo dire).

Daniel Kahneman di mestiere, fa lo psicologo. Ha lavorato qualche anno per l’esercito israeliano, oggi insegna all’università e ricerca attivamente, con notevole successo. Diciamo che il successo è più che notevole, visto che ha pubblicato su Science, ricevuto l’equivalente del Nobel per l’economia e ha davvero aiutato a capira come facciamo le nostre scelte.

Visto che sono in vena di complimenti aggiungerei pure che scrive bene e sembra essere una persona umile, nonostante il successo. Il fine del libro dichiarato è: “fornire strumenti per buone conversazioni alla macchinetta del caffè”. Ma vi anticipo che non è ancora arrivato il motivo per cui ha fatto breccia. Seguitemi ancora un minuto, comunque.

La sua visione bisistemica del giudizio e della scelta è citata -al punto cui sono arrivato- una sola volta con queste parole precise. Più familiarmente, per aiutare la nostra memoria, l’autore usa chiamare “sistema 1” e “sistema 2” ciò che guida le nostre scelte. Le nostre scelte, le nostre intuizioni e qualche nostro errore sistematico (bias), che possiamo provare in diretta, mentre leggiamo.

Inutile fare il riassunto qui, lui è decisamente più bravo e divertente da seguire. Quello che mi ha veramente convinto a scrivere una micro recensione è la parte sulla negoziazione. Non perchè sia più importante di altre, ma perchè l’ho visto. Intendo che ho visto accadere qualche scena descritta, come fosse il copione di un film già scritto, e io non lo sapevo. Ecco, forse, alcune cose vale la pena ricordarsele. La psicologia non sarà *dimostrabile* come la matematica, eppure accade. La parte difficile a quel punto è distinguere i ciarlatani dalle persone serie.

Lascio di seguito un estratto della parte sulla negoziazione:

Come in molti altri giochi, fare la prima mossa è un vantaggio nelle trattative che riguardano un’unica cosa, per esempio quando il prezzo è l’unica questione da risolvere tra un acquirente e un venditore. Come forse avrai tu stesso sperimentato mercanteggiando per la prima volta in un bazar, l’ancora iniziale ha un effetto potente. Il mio consiglio agli studenti, quando insegnavo strategie negoziali, era che se si pensa che la controparte abbia fatto una proposta scandalosa, non si deve ribattere con una controfferta altrettanto scandalosa, creando un divario difficilmente colmabile nelle trattative seguenti; piuttosto, si deve fare una scenata, andarsene infuriati o minacciare di andarsene, e chiarire, sia a se stessi sia alla controparte, che non si continuerà a trattare con quella cifra sul tavolo.

A seguire il video di un esperimento psicologico descritto nel libro. Come nei peggiori messaggi di clickbaiting: “non crederete ai vostri occhi, dopo che avrete contato il numero dei passaggi della squadra bianca”.

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Una scusa per consigliare un libro: sull’effetto psicotropo del caffè

Ognuno ha i suoi metodi per conoscere ed apprezzare la realtà. Non sapevo perchè il film di Hitchcock ‘Nodo alla gola‘ meritasse di essere visto, perchè le stanze in cui si svolge la tradizionale cerimonia giapponese del tè abbiano un ingresso basso oppure perchè ci accorgiamo se un semaforo dura più del solito  (ma non sappiamo precisamente quanto!).

Se questo calderone di eventi e citazioni vi sembra senza un forte comune denominatore, vi sbagliate. A mia memoria (e per eventuali curiosi) un indizio qui sotto:

 

[…] ma in esperimenti controllati lo psicologo americano Richard Block mostro chè, dopo l’assunzione di 200 mg di caffeina, alcuni soggetti sperimentali valutarono intervalli di tempo del 50% più brevi di quanto non fossero effettivamente. Il principio attivo presente nel caffè, infatti, accresce l’eccitazione generale (arousal) e conduce ad una percezione focalizzata. Con un po’ di caffeina nel sangue è più facile dimenticare il mondo intornoa  sè, e quindi i pensieri di come passano le ore.

Block gede anche esaminare al tatto ai suoi soggetti bendati una complicata struttura di cartone, e al tempo stesso annunciò loro che avrebbero dovuto stimare subito dopo la durata dell’esperimento. Grazie alla caffeina i soggetti dedicarono più attenzione a quqllo che consideravano il loro compito principale: tastarono con le dita il giocattolo di cartoe e non pensarono al tempo che correva. Così i minuti volarono senza che se ne rendessero conto e le durate di tempo risultarono sottostimate. Che la caffeina influisca attraverso l’attenzione solo sul tempo interno e non su un qualche orologio interno, risultò in altri esperimenti, nei quali si bevve caffè ma non si svolse alcuna attività. Ora l’effetto era svanito; dopo il consumo di caffè i partecipanti all’esperimento percepirono le durate di tempo esattamente come le avrebbero percepite se non avessero assunto caffeian. L’attenzione non aveva ora alcun altro obiettivo che la distogliesse dal pensare di quando in quando al tempo. Il caffè che si beve lavorando fa trascorrere più velocemente le ore, ma la caffeina non accorcia i momenti della distensione in cui ci concediamo un cappuccino.

Stefane Klein, ‘Il tempo: la sostanza di cui è fatta la vita’

[ref: esperimento di Block, immagine via pexels]

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Letture in corso

Libri
Seneca –  Lettere a Lucilio (in italiano).

Imperdibile sotto il sole, Seneca è stato il mio autore latino preferito ai tempi del liceo. Oggi la chiamano “crescita personale” e ci scrivono libri incosistenti (la maggior parte almeno). Quella scritta “ieri” e che ha resistito davvero alla prova del tempo non può chiamarsi altro che saggezza

 

Jamie Chan – Learn C# in one day and learn it well

Devo ammettere che non mi aspettavo granchè, ma è scritto bene ed è a un livello basic-ma-non-troppo.Insomma, l’introduzione che mi serviva, al prezzo di una rivista.

 

Articoli vari (no attualità)

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A consistent data science study program with Matlab + Python

These are just personal notes to keep track of my data science learning track =), but I’m sharing them hoping that they’ll be useful to somebody. Suggestions are welcome.

Intro

The “philosophy” behind this list is: getting the hands on the core data science concepts by minimizing (:D) the number of languages or new tools to learn. Since I don’t have 40hrs/wk to dedicate I want to grasp the concept and leave the tools behind. Selected tools are:

  • MATLAB (which I know best)
  • Python + libraries (e.g. scikit-learn, panda, matlibplot, seaborn…)

I prefer not using Julia and or R for the time being.

Foundation stones

1. Andrew’s Ng “Machine Learning” course via coursera

Strongly suggested to anybody to grasp the basic concepts. The course is relatively simple if you already took Calculus, some probability theory, some graph theory, and you already put your hands on MATLAB. The really good thing is that you are required to implement (and therefore tho deeply think) some of the most classical/basic ML algorithm. The only thing I would’ve covered is Decision Trees, but I’m sure the professor had a good reason not to include them.

Reviews are everywhere on the web (and definitively positive!), if you’re not convinced yet.

Selected additional useful resources found on the web

I did the course but I won’t share the solutions/scripts, since I think it is useless and not fair.

2. Sebastian Raschka’s book: “Python Machine Learning”

Sebastian is PhD candidate in computational neurobiology. I choose his books because of the really good reviews it received and because it did not only presented “recipes” to be used with scikit-learn but want you to grasp the concepts behind the algorithm, either by simplified implementations (e.g. chapter 1) or by meaningful examples.

I think you can’t appreciate this book if you are completely new to ML. I am reading this and found quite pleasant, is well-written and has a good balance between intuition and application. Definitively a good way to start with scitkit-learn:

Resources:

P.S As mentioned in previous posts I firstly started by a “Titanic Kaggle competition tutorial”, but I really don’t like to make use of algorithm I don’t understand, that’s why I put this book first.

3. [update] Probabilistic graphical models (Stanford, Coursera)

Reviews (1 | 2 | coursetalk) for this are extremely good. 10-20hrs a week depending on your background and on the programming assigments you want to carry out.

4. Next… to be decided

I really like to figure developments, so I will place here some resources for the future. These are just personal notes and I coul’ve not verified the quality, yet.

Edit: probably I will continue with Element of statistical learning

MOOC Courses: A selection of courses to check out
  • 13 Weeks data science course from Harvard
  • Hardvard’s online course in data science (reviewed to be hard)
  • Finished Andrew’s NG course: where to go now? A real Caltech course (not a watered-down version).
    “Learning from data”, 18hrs series video lecture recorded at Caltech. Estimated time: 10 weeks.
    Pros: includes homeworks and key solutions.
    Consider: seems to be mostly theorethical
    Seems language-agnostic
  • A real course at Carnegie Mellon
  • for Deep Learning https://classroom.udacity.com/courses/ud730 on Deep Learning with TensorFlow
  • For Probabilistic Graphical Models: https://class.coursera.org/pgm. Reviewed to be extremely good, homeworks in MATLAB
  • [NOT FREE]: Datacamp courses. 25$/month. Seem pretty good, maybe when I’ll have free time to spare.
Books:
Problems and competitions
Learning path “philosophy” and questions:
Selected papers:
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Websites worth using

  1. http://randomkeygen.com/         – generates secure (but unreadable) passwords
  2. http://it.camelcamelcamel.com/ – amazon price tracker, good graphics capabilities
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British wisdom

Simply put:

[…] Yet a decision alone changes nothing. That matters is “creating ripples”, actions, however tiny, that alter things in the world outside.

Corollary: otherwise you’ll be imagine one thing in your head and live another.

 

[via the guardian and internazionale]

[photo from pixabay]

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