Каждый день появляются новые статьи о том, как стать умнее, продуктивнее и принимать более правильные решения.
Когда я пишу это в 10 утра, я уже насчитал 13 новых статей на Лайфхакере, обещающих мне секреты лучшей жизни. Я должен быть в восторге от этих новых самородков жизненных уроков, вместо этого я чувствую себя подавленным. Даже с десятком агрегаторов (Nuzzel, Newsletters), которые я использую для отображения самых важных статей, это не помогает. Попытка построить совершенный алгоритм для ежедневной оптимизации вашей жизни утомительна. Перерыв очень нужен, но я никогда не беру его из-за страха остаться позади.
Попытка построить идеальный алгоритм для ежедневной оптимизации вашей жизни утомительна.
Но что, если страх был ошибочным, что, если перерыв — это действительно то, что вам нужно, чтобы оптимизировать свою жизнь и дать вам достаточно информации, чтобы знать, на чем сосредоточиться.
Мысль, которая иронически пришла мне в голову, когда я слушал книгу Master Algorithm. В книге они описывают, что золотым стандартом проверки эффективности алгоритма является сравнение его производительности на тестовом наборе данных с набором обучающих данных. Когда точность ниже, это означает, что алгоритм переоснащен, и часто требуется время, чтобы обобщить алгоритм, а не усложнить его.
Что мы можем извлечь из этого процесса, так это то, что, когда мы создаем новые алгоритмы в нашей жизни на основе наших обучающих данных, то есть прошлого опыта, нам нужно дать время для сбора тестовых данных. Без тестовых данных мы не можем определить эффективность алгоритма, и мы часто приспосабливаем наш алгоритм к текущей ситуации, делая его бесполезным, когда переменная в нашей жизни изменяется (что всегда бывает).
Алгоритмическая производительность на тестовых данных является золотым стандартом для определения того, как мы можем стать лучше. Теперь я дал вам повод отдохнуть, надеюсь, вам понравится спать. :)
