Линейное мышление тебе мешает 📉
Недавно обучая нейросеть со студентами, я задумался о том, что мы учим модели улавливать нелинейные зависимости, а сами продолжаем думать линейно 🤔
Мы привыкли к интуитивной логике: чем больше усилий - тем больше результат (т.е. линейная зависимость)
Но когда начинаем наблюдать за реальностью, то оказывается, что жизнь чаще протекает по другим уравнениям 🤔
Нелинейность — это когда результат непропорционален усилиям: иногда одно действие даёт столько эффекта, сколько не приносили годы работы
Разберём на конкретных примерах:
1. Создание контента - месяцами снимаешь и пишешь материалы, со скрипом набираешь каждые 100 подписчиков - и вдруг один пост "залетает", его репостит крупный канал, и за ночь приходит больше людей, чем за полгода, а усилий на этот пост потрачено ровно столько же, сколько на остальные 🤯
2. Изучение новой дисциплины — на примере Data Science это ощущаешь особенно остро: месяцами разбираешь формулы, матрицы, производные, а модели все ещё кажутся чёрным ящиком. Прогресс едва заметен, но вдруг линейная алгебра, статистика и градиентный спуск складываются в единую картину, и ты начинаешь видеть, почему нейросеть обучается именно так💡
3. Поиск работы — десятки резюме, собеседования, отказы. Из-за этого кажется, что КПД стремится к нулю, но каждый отказ чуть подтачивает резюме и прокачивает ответы на вопросы. В итоге один звонок или случайное знакомство приводят к офферу мечты, и весь предыдущий опыт оказывается всего-лишь подготовкой к этой единственной точке 📍
4. Масштабирование мёртвого продукта — пример обратной нелинейности: можно работать по 20 часов в сутки и лить огромные бюджеты в маркетинг - и не получить ничего, если рыночного спроса на продукт нет. В таком случае "больше усилий" = "быстрее сжигаешь ресурсы", при этом даже не приближаясь к результату 🔥
Окей, но как это применить? 🤷♂️
Быстрые результаты — это исключение, которое современный мир обобщил в норму. Но вот только чаще реальность так не работает, и об этом следует помнить 🌱
Кстати, это напрямую связано с аналитическим мышлением: умение находить точки максимального рычага в продукте, гипотезах или собственном развитии - один из ключевых навыков хорошего аналитика 📊
Лучший способ поддержать такой формат постов - поставить реакцию ❤️🔥 или поделиться мнением в комментариях
Недавно обучая нейросеть со студентами, я задумался о том, что мы учим модели улавливать нелинейные зависимости, а сами продолжаем думать линейно 🤔
Мы привыкли к интуитивной логике: чем больше усилий - тем больше результат (т.е. линейная зависимость)
Но когда начинаем наблюдать за реальностью, то оказывается, что жизнь чаще протекает по другим уравнениям 🤔
Нелинейность — это когда результат непропорционален усилиям: иногда одно действие даёт столько эффекта, сколько не приносили годы работы
Разберём на конкретных примерах:
1. Создание контента - месяцами снимаешь и пишешь материалы, со скрипом набираешь каждые 100 подписчиков - и вдруг один пост "залетает", его репостит крупный канал, и за ночь приходит больше людей, чем за полгода, а усилий на этот пост потрачено ровно столько же, сколько на остальные 🤯
2. Изучение новой дисциплины — на примере Data Science это ощущаешь особенно остро: месяцами разбираешь формулы, матрицы, производные, а модели все ещё кажутся чёрным ящиком. Прогресс едва заметен, но вдруг линейная алгебра, статистика и градиентный спуск складываются в единую картину, и ты начинаешь видеть, почему нейросеть обучается именно так💡
3. Поиск работы — десятки резюме, собеседования, отказы. Из-за этого кажется, что КПД стремится к нулю, но каждый отказ чуть подтачивает резюме и прокачивает ответы на вопросы. В итоге один звонок или случайное знакомство приводят к офферу мечты, и весь предыдущий опыт оказывается всего-лишь подготовкой к этой единственной точке 📍
4. Масштабирование мёртвого продукта — пример обратной нелинейности: можно работать по 20 часов в сутки и лить огромные бюджеты в маркетинг - и не получить ничего, если рыночного спроса на продукт нет. В таком случае "больше усилий" = "быстрее сжигаешь ресурсы", при этом даже не приближаясь к результату 🔥
Окей, но как это применить? 🤷♂️
Учись не ждать линейного роста — усилие не всегда равно результату здесь и сейчас. Дай процессу время, и если даже через разумный срок динамики совсем нет — это сигнал пересмотреть стратегию, а не удваивать усилия вхолостую✍️
Быстрые результаты — это исключение, которое современный мир обобщил в норму. Но вот только чаще реальность так не работает, и об этом следует помнить 🌱
Кстати, это напрямую связано с аналитическим мышлением: умение находить точки максимального рычага в продукте, гипотезах или собственном развитии - один из ключевых навыков хорошего аналитика 📊
Лучший способ поддержать такой формат постов - поставить реакцию ❤️🔥 или поделиться мнением в комментариях