Как научиться ошибаться


4 из 100: Как перестать бояться ошибок?


Лариса Парфентьева

Привет, перед вами четвертый пост из рубрики«100 способов изменить свою жизнь». Сегодня не будет конкретной истории, а будут вдохновляющие…на ошибки мысли.

Как ошибки меняют жизнь?

Есть девушка по имени Сара Блэйкли, она CEO компании Spanx, занимающейся продажей нижнего белья. По итогам 2012 года американский Forbes назвал Сару самой молодой женщиной-миллиардером в мире, самостоятельно заработавшей свое состояние, и включил в список 100 наиболее влиятельных женщин планеты.

Однажды ее спросили про факторы успеха, которые позволили построить бельевую империю. И Сара сказала, что одним из важных факторов стало то, что отец каждый вечер задавал ей вопрос:

«Что у тебя сегодня не получилось?».

И если Сара говорила, что получилось всё, то отец очень расстраивался, потому что это значило, что она не допускает ошибок и, соответственно, не растет.

По-моему, папа молодец -)

Источник, — Сара Блейкли на обложке Forbes

Я каждый день встречаю людей, которых пытались воспитать «идеальными» и поэтому они просто повернуты на правильных решениях.

Они всегда ищут ЛУЧШЕЕ решение, а любая ошибка приводит их в ужас. У них падает самооценка и наступает паралич действия, из которого они не могут выбраться.

Люди дико бояться ошибаться. Но самый большой вред, который могут принести ошибки, заключается в страхе их совершить. Без ошибок не бывает побед. Только ошибаясь, мы открываем новые возможности. Как правильно подметил папа Сары, нет ошибок — нет роста.

 Что делать?

По моему мнению, самый идеальный подход к обучению описан в книге Джона Кэссиди про жонглирование для новичков. Первую половину книги Джон рассказывает не о технике жонглирования, не о том, как привыкнуть к шарикам, как выбрать их и так далее. Он просто учит ронять шарик. Снова и снова, снова и снова.

Джон объясняет это очень просто. Страх ошибки сковывает наш мозг и наше тело. Мы начинаем вести себя неестественно и у нас ничего не выходит. Но как только мы привыкаем к тому, что мы уже тысячу раз роняли этот шарик, мы не видим ничего страшного в том, чтобы уронить его в тысячу первый раз. И вот тогда случается магия. Мы перестаем сопротивляться ошибкам, расслабляемся, и все складывается хорошо.

В общем, если как следует поошибаться, то потом, вероятнее всего, будет легче. Или не будет. Никто этого не знает.

Но одно ясно точно: каждая новая ошибка увеличивает ваш шанс на успех. Давайте еще раз и помедленнее (ибо это ключевая мысль поста): каждая новая ошибка увеличивает ваш шанс на успех.

— В продажах есть похожее правило, которое называется 1000 «НЕТ». Суть его простая: вы делаете себе таблицу с 1000 квадратиков. В каждом квадрате пишете слово «Нет». Ваша задача: набрать 1000 отказов. Причем, вы должны не бояться получить отказ, а буквально стремиться поставить галочку в квадрате, получая очередной отказ. После 1000 отказов страх продаж снимает как рукой.

И в миллионный раз приведу цитату Майкла Джордана (больно уж она красноречивая): «Я промазал более 9000 раз за свою карьеру. Я проиграл почти 300 игр. 26 раз мне было доверено совершить решающий бросок и я мазал. Я терпел поражения снова и снова в своей жизни. И это именно то, благодаря чему я преуспел».

Источник, — Майкл Джордан всегда ошибался больше других, поэтому преуспел

— Еще мне нравится, как этот же момент описал Алексей Похабов, основатель центра развития личности Arcanum, в своей заметке «Лучшее решение»:

«Как-то однажды я беседовал с Учителем. Передо мной был выбор и мой Дух колебался. Я очень боялся ошибиться. Ведь если я оступлюсь, то разочарование уничтожит меня. Нельзя ошибиться, нельзя!

И вот я донимал самого авторитетного для себя человека этим вопросом. Он как всегда смотрел спокойно и дружелюбно. И вдруг, после очередного допроса с моей стороны на тему того, как же не совершить ошибку, он сказал:

— А ты соверши.

У меня отпала челюсть от удивления. Я уже полчаса рассказываю о том, как это для меня важно и, что ошибка может испортить мне всю жизнь, но он продолжал:

— Соверши ошибку. Пусть будет больно. Пусть все пойдет не так, как ты планируешь. Впусти жизнь в себя. Ведь Дух присутствует не только в желаемом. Пусть ты ошибешься, и будешь жалеть. Пусть. Это и есть жизнь. Любой опыт обогащает тебя, так зачем же отворачиваться от боли.

Он говорил и говорил. Я уже и не помню всего. В памяти осталось только одно. Я вдруг заметил, что я больше не боюсь плохого развития событий. Страх исчез. Я увидел ситуацию ясно во всех ее проявлениях. Решение было принято еще до того момента, как учитель закончил свою речь. Я был готов принять оба варианта. И до сих пор бесстрашие этого выбора не покидает меня.

Не получится прожить жизнь только на светлой стороне. Неизвестно, какие сюрпризы приготовила нам Судьба и сколько боли нам придется вытерпеть на своем пути. Но если так будет, то ответ один — пусть так. Значит встретим свою Судьбу без страха.

Это и есть ЛУЧШЕЕ РЕШЕНИЕ».

Источник, — цитата Уинстона Черчилля

— И вот еще один забавный прием, описанный в книге «Что ты выберешь»:

«В одной из презентаций проекта Pop!Tech дирижер и педагог Бенджамин Цандер продемонстрировал зрителям, что значит быть свободным от страха неудачи.

В этой презентации Цандер работает с пятнадцатилетним виолончелистом, помогая ему реализовать своей потенциал. Во время исполнения пьесы Баха в какой-то момент молодой виолончелист делает ошибку и явно расстроен этим. Когда он заканчивает играть, Цандер предлагает ему перестать мучиться из-за ошибки, а вместо этого сказать: «Как интересно получилось!»

И юноша, и зрители с облегчением смеются и больше не зацикливаются на неудачах. Затем Цандер продолжает прорабатывать с юношей этот отрывок и, когда тот снова делает ошибку, Цандер ликующе восклицает: «Как интересно получилось!»

После пятнадцати минут освобождения от страха перед неудачей игра виолончелиста становится заметно легче, свободнее, радостнее. Вот так же и вся наша жизнь — и как целое, и в каждый отдельный момент — может измениться, если мы сумеем научиться воспринимать неудачи как интереснейшую обратную связь».

— Ответ на вопрос «Как избавиться от страха ошибок?» —

Ошибаться. Еще и еще. Ронять свои шарики для жонглирования. Путать музыкальные партии. Не попадать мячом в корзину.

И напоследок мне, как и папе Сары Блэйкли, хочется задать вам один вопрос: «А что у вас сегодня не получилось?».

И очень надеюсь услышать в ответ не молчание, а длинный рассказ. Можете смело рассказывать мне о своих ошибках.

До встречи через неделю!)

upd: Книга «100 способов изменить жизнь» уже в продаже! В ней —  еще больше мотивации и вдохновения. Под обложкой — новые неопубликованные «способы», концентрат из 1000 книг по саморазвитию и десятки реальных историй. Мечтай. Делай. Меняйся.

 

Измените свою жизнь, научившись признавать свою неправоту


Мудрый выбор хлеба

Всем нам знакомо чувство дискомфорта от внезапного осознания того, что ошибки были сделаны, и что ошибки были нашими собственными. Это чувство почти всегда сопровождается осознанием того, что есть выбор.Вы можете признать ошибку и принять любые возможные последствия, или вы можете попытаться скрыть свою вину и надеяться, что никто не заметит. (См. Также: Способы улучшить свои навыки принятия решений)

Обычно кажется, что правду намного легче скрыть. В том, чтобы быть людьми, есть что-то такое, что заставляет нас нерешительно признавать свою вину, даже когда нам и всем остальным очевидно, что мы облажались.

Однако то, что легко, не всегда верно. Фактически, признание своей неправоты может изменить отношение других к вам и сделать вас более сильным лидером, чем вы когда-либо были раньше.

Построение отношений

Почему, черт возьми, правда, даже если это означает, что ты ошибаешься, сделает твою жизнь лучше?

Доверие - основа любых отношений, и вы вызываете доверие, когда признаете, что неправы. Подумай об этом. Когда вы знаете, что кто-то неправ, но он не признает этого, эти отношения не кажутся очень хорошими. На самом деле кажется, что быть правым для этого человека важнее, чем иметь с вами честные, открытые отношения.

Не будь этим человеком.

Когда вы можете признать свою неправоту, вы показываете другим, что цените истину и хорошие отношения, а не никогда не ошибаетесь. Это не только делает вас достойным доверия, но и делает вас доступным, потому что другие знают, что они могут признать свои ошибки перед вами. (См. Также: Подружитесь и будьте счастливы)

Признавая свою неправоту, вы также доказываете ошибочность распространенного убеждения, что признание ошибок делает вас слабыми. На самом деле, , а не признание своих ошибок ослабляет вас как лидера и ослабляет всю вашу организацию (будь то бизнес, страна или семья).

Непризнание своих ошибок означает, что вам нужно найти кого-то другого, кто виноват в том, что пошло не так. Это означает, что вы в конечном итоге пытаетесь обвинить сотрудников, членов семьи, соседей, и это подрывает ваши отношения с ними. Когда кто-то знает, что бы ни случилось, не их вина, и вы продолжаете обвинять их в любом случае, вы тот, кто похож на безразличного дурака.

Учитесь на своих ошибках

Совершать ошибки - это человек. Поскольку мы не всезнающие и не всемогущие, иногда у нас просто нет ни понимания, ни способности (или того и другого!), Чтобы избежать неверной оценки ситуации и, следовательно, принять ее с неверного направления.

Однако есть разница между тем, чтобы позволить себе ошибаться и делать одно и то же снова и снова. Ошибки - это человеческий фактор, но они также помогают нам научиться, и в следующий раз мы сможем улучшить наши ответы.

Когда мы признаем свою неправоту, что мы действительно совершили ошибку, мы громко заявляем о проблеме, которую создали, и берем на себя ответственность за нее. Обе эти вещи снижают вероятность того, что мы сделаем эту ошибку в следующий раз. Его формулировка помогает нам определить, что на самом деле пошло не так, а принятие ответственности мотивирует нас действовать лучше в следующий раз.(См. Также: Как учиться на своих ошибках)

Получить уважение

Когда люди видят, что вы честны и учитесь на своих ошибках, они получат к вам новое уважение. Все мы знаем, что все совершают ошибки, и это чувство опущения, когда мы понимаем, что несем ответственность за то, чтобы выйти из строя в конкретной ситуации. Итак, все мы знаем, сколько мужества нужно, чтобы сказать: «Я был неправ. Мне очень жаль».

Подумайте о других людях, которые, как вы видели, признали свою вину. Я помню пару ситуаций.Они живы в моем сознании, несмотря на то, что они произошли много лет назад, и я глубоко восхищаюсь людьми, которые, как я видел, встали, признали, что были неправы, а затем работаем, чтобы внести изменения.

Если вы хотите выделиться, будь то на работе, среди друзей или дома, вы не сделаете это, надев внешний вид совершенства. Вместо этого признайте, что ошибаетесь. Просить прощения. Пусть другие видят, как вы работаете над изменением. Если вы искренне извиняетесь и стараетесь улучшить ситуацию в будущем, люди вокруг вас заметят и будут уважать вас за это.

Сказать, что вы неправы, означает, что вы готовы заслужить уважение окружающих вас людей, а не требовать его вместе с требованиями, чтобы они жили в вашей альтернативной версии реальности.

Как признать свою неправоту

Теперь, когда у вас есть несколько веских причин думать, что признание своей неправоты может быть хорошей идеей, пришло время подумать о том, как вы могли бы это сделать. В конце концов, даже когда вы можете сказать, что признать свою неправоту - это ХОРОШО, это все равно ТРУДНО.(См. Также: 7 шагов, чтобы исправить любую ошибку)

1. Признайте правду самому себе

Всегда начинайте с того, что говорите себе правду. Если в глубине души вы не можете сказать, что были неправы, то любое извинение, которое вы принесете, будет неискренним для получателя. Кроме того, если вы сначала проработаете это на себе, у вас будет время, чтобы проработать любые проблемы, с которыми вы могли бы извиниться. У вас есть шанс сказать себе правду, что ошибаться - это человек, и вы не больше и не меньше, чем человек.С вами все в порядке только потому, что вы допустили ошибку.

2. Будьте просты и ясны

Самый простой способ признать свою неправоту - сказать: «Я был неправ, и мне очень жаль». Однако лучше выйти за рамки этого и добавить конкретику о том, о чем вы сожалеете, чтобы обе стороны точно знали, что обсуждается. Иногда то, о чем вы сожалеете, - это не то место, где кто-то думал, что вы пошли не так, и поэтому ситуация требует дополнительных размышлений и обсуждения, прежде чем ее можно будет разрешить.

Некоторым людям нравится пытаться признать свою неправоту, на самом деле не говоря: «Мне очень жаль». Это все еще может быть эффективным, но самый простой способ дать понять, что вы признаете свою неправоту, - это сказать эти два трудных слова.

3. Обсуди, что изменится

После того, как вы признали свою вину, поговорите о том, как вы планируете поступить по-другому в будущем. Это показывает, что вы серьезно отнеслись к своей ошибке и продумали, как все должно измениться в будущем.

Это верно независимо от того, какую ошибку вы совершили. Если вы обидели кого-то своими словами, поговорите о том, как вы будете говорить иначе в следующий раз. Если вы допустили ошибку на работе, расскажите о проверках, которые вы ввели, чтобы то же самое больше не повторилось. Независимо от того, насколько серьезную ошибку вы совершили, всегда есть шаги, которые вы можете предпринять, чтобы она не повторилась.

Вы можете подумать, что это нечто большее, чем эти три шага, но правда в том, что фактический акт признания своей неправоты довольно прост.Именно эмоциональные процессы, стоящие за этим, могут сделать эту задачу такой грандиозной. Однако чем больше вы будете практиковать это, тем легче будет узнать, когда вы ошибаетесь, признать это перед собой, извиниться и внести изменения в будущее.

Как признать свою неправоту? Поступайте правильно и дайте нам знать в комментариях!

Понравилась статья? Приколи это!

.

Как действительно овладеть навыком

Сколько часов нужно, чтобы овладеть навыком? Что ж, если вы прочтете бестселлер Малкольма Гладуэлла «Выбросы», вы вспомните, что «10 000 часов - это волшебное число величия». Это правило 10 000 часов - широко цитируемый метод педагогики в мире непрерывного обучения. Но у меня есть хорошие новости!

Оказывается, это , а не , как показывают исследования.Правило 10 000 часов неверно. Другими словами: для любого навыка, который вы пытаетесь освоить, вы можете стать чрезвычайно опытным за , что на меньше времени, чем предлагает Гладуэлл. Продолжайте читать, чтобы узнать, как это сделать.

Правило 10 000 часов

В 2008 году Малкольм Гладуэлл опубликовал свой бестселлер New York Times, Outliers.Именно в этой книге, основанной в основном на исследованиях Андерса Эрикссона, Гладуэлл часто говорит о правиле 10 000 часов, называя его «магическим числом величия».

В книге рассматривается ряд "отстающих", людей, чрезвычайно сведущих в определенных предметах или навыках.Затем он пытается разбить то, что помогло им превратиться в выбросов.

По словам Гладуэлла, одним общим фактором среди этих тщательно отобранных людей было количество времени, которое они практиковали в своей области обучения.Оказалось, что только достигнув 10 000 часов практики (это примерно 90 минут в день в течение 20 лет), можно было стать исключением. Если использовать другой популярный термин Гладуэлла, 10 000 часов - это «переломный момент» величия. Вы можете увидеть его объяснения здесь:

За годы, прошедшие после публикации книги, это «Правило 10 000 часов» стало банальным почти для всех, кто хочет стать высокопрофессиональным в любом умении в любой момент своей жизни.И это несмотря на растущее количество свидетельств того, что правило 10 000 часов в значительной степени неточно.

Эта неточность - хорошая новость для любого из нас, кто хочет овладеть новым навыком.Там, где правило Гладуэлла обещало нам масштабное обязательство по достижению мастерства, это могло быть намного проще, чем вы думали.

Правило 10 000 часов неверно

Андерс Эрикссон - профессор психологии Университета штата Флорида.На основе своего исследования «Осознанная практика» Глэдвелл построил свою книгу и свое Правило 10 000 часов. Некоторые люди неверно приписывают это правило самому Эрикссону, и он пытался исправить это из-за искажения его фактических результатов.

Эрикссон описывает то, что могло быть только работой Гладуэлла, как:

"[A] популяризированный, но упрощенный взгляд на нашу работу, который предполагает, что любой, кто накопил достаточное количество часов практики в данной области, автоматически станет экспертом и чемпионом."

Эрикссон заявил, что это , а не , как показывают его исследования. В этом исследовании не было магического числа величия.10 000 часов на самом деле были не количеством достигнутых часов, а в среднем времени, которое элита потратила на тренировки. Некоторые практиковали гораздо меньше 10 000 часов. Остальные - более 25000 часов.

Кроме того, Гладуэлл не может адекватно различить количество часов, потраченных на практику, и качество этой практики.Это упускает из виду большую часть выводов Эрикссон и, кажется, является причиной того, что Тим Феррис насмехается над правилом Гладуэлла 10 000 часов в этом видео.

Кроме того, в другом исследовании Эрикссон изучаются навыки, которые можно освоить за «малую долю из 10 000 часов, которые, по оценкам, необходимы для достижения высокого уровня экспертных результатов», с использованием очень конкретных, целенаправленных методов практики.

Вывод: практика может быть важна, но это далеко не все. Глэдвелл поддался предвзятости выжившего. Сосредоточив внимание на том, что сделал успешный, чтобы добраться до вершины, он не смог удовлетворительно объяснить множество людей, которые провели свои 10 000+ часов, но все же не смогли достичь мастерства.

Чтобы придать больший вес этому аргументу, другое исследование, опубликованное в журнале Intelligence , приписало практику лишь «примерно одной трети достоверной разницы в результатах игры в шахматы и музыку».Самый крупный метаанализ в этой области показал, что практика может отвечать всего за 12% мастерства.

Это означает, что для овладения навыком нужно гораздо больше, чем просто месяцы или годы практики. Определенную роль наверняка играют генетика и конкуренция в данной области.Но наука также дает нам представление о том, что еще мы можем сделать, чтобы учиться более эффективно.

Тактика для более быстрого обучения

В последние годы наблюдается всплеск интереса к приобретению навыков , и особенно к быстрому приобретению навыков .Тим Феррис написал «Четырехчасовой повар» - 672-страничное чудовище, посвященное именно этой теме.

На протяжении всей своей книги Феррис познакомил миллионы читателей с идеей метаобучения .То есть изучение обучения. Как только мы поймем , как учатся наш мозг и тело, мы сможем создать гораздо более эффективную программу обучения.

Фактически, Феррис во время презентации SXSWi заявил:

Mastering a skill in less time

Это может быть, а может и нет, преувеличением, но Феррис подчеркивает здесь качество практики по сравнению с количеством .Даже если реальная цифра составляет два года, а не шесть месяцев (чтобы достичь мирового уровня практически в любом навыке), это огромное улучшение по сравнению с обескураживающим правилом Гладуэлла о 10 000 часов.

Более того, исследования как в области естественных наук, так и в области психологии постоянно показывают нам новые или, по крайней мере, более тонкие способы обучения.Эти отточенные тактики и стратегии могут помочь нам стать профессиональными, экспертами, мастерскими или, по крайней мере, хорошими в определенной области за гораздо меньшее время, чем мы могли бы предположить.

Позвольте мне привести вам лишь некоторые из них.

1. Создайте цикл обратной связи

Создавая цикл обратной связи, вы создаете способ более точно определять свои ошибки и определять потенциальные улучшения в вашей учебной программе.Одно исследование, проведенное в Университете Брунеля, Великобритания, объясняет:

«Петля обратной связи [предоставляет]… необходимую информацию для адаптивных мер для достижения желаемого уровня преподавания и целей обучения."

Получение информации, необходимой для достижения желаемой цели, - это именно то, что нужно для быстрого приобретения навыков. Речь идет о том, чтобы узнать именно , что вам нужно изменить, чтобы быстрее достичь своей цели.

Feedback loop

Для некоторых навыков вы сможете самостоятельно отслеживать результаты и измерения. Один из простых вариантов - собрать данные о ходе работы с помощью Google Forms, чтобы предоставить вам обратную связь.Затем вы можете использовать эти данные для корректировки своего будущего подхода.

Для других навыков вам может потребоваться обратная связь откуда-то еще: группа вдохновителей или группы критики, такие как эти группы критики фотографии, например.

Существуют похожие сообщества и форумы практически для всего, что вы хотите изучать. Эксперты в каждом из них предлагают бесценную обратную связь, чтобы помочь вам продолжать совершенствоваться.

2. Сознательная практика

Возвращаясь к Андерсу Эрикссону, большая часть его исследований была сосредоточена на сознательной практике.Следующее видео хорошо это объясняет.

Осознанная практика рассматривается некоторыми как один из наиболее эффективных способов обучения.То есть, в очень сознательно сосредотачивайтесь на узких под-навыках, необходимых для создания общего навыка .

Эрикссон пишет на основании своего исследования «Осознанная практика»:

«Эффект простого опыта [выполнения навыка] сильно отличается от эффекта сознательной практики, когда люди концентрируются на активных попытках выйти за рамки своих текущих способностей."

Неудивительно, что осознанная практика сложна . Эрикссон обнаружил, что элитные спортсмены, писатели и музыканты могут поддерживать концентрацию, необходимую для осознанной практики, только в течение относительно коротких периодов времени.Однако их концентрация на очень конкретных навыках и вспомогательных навыках гарантировала, что они продолжали совершенствоваться и выступать на вершине своей игры.

3. Стать учителем

Идея обучения через преподавание не нова.Но после определенного количества исследований Национальные учебные лаборатории почувствовали себя достаточно уверенно, чтобы выпустить The Learning Pyramid . Это простая диаграмма, показывающая приблизительные показатели удержания, которых можно ожидать при различных формах обучения. У пирамиды есть противники, но для многих она остается надежным ориентиром.

The Learning Pyramid

Как видите, подходы пассивного обучения предлагают относительно низкий уровень удержания.К сожалению, это то, на что мы часто полагаемся, когда осваиваем новый навык, особенно взрослые.

Совместные методы, однако, гораздо более перспективны.«Групповые обсуждения» (удержание 50%), как упоминалось ранее, можно стимулировать через группы вдохновителей или онлайн-критику. «Практика через действие» (удержание 75%) - вот где приходит на помощь осознанная практика. Но поскольку «Обучение других», как сообщается, предлагает уровень удержания 90%, мы не можем игнорировать эту стратегию.

«Если вы не можете объяснить это шестилетнему ребенку, вы сами этого не понимаете."- Эйнштейн

Неважно, владеете вы уже опытом или новичком. Если вы эксперт, стремящийся к совершенствованию, вам есть чему научить. Если вы новичок, вы можете задокументировать и объяснить другим, что вы изучаете.

Решение стать учителем означает глубокое понимание очень конкретной области обучения, прежде чем иметь возможность передавать эти знания другим. Это дает вам мотивацию и ответственность, чтобы действительно разобраться в теме.

Если вы находитесь на продвинутом уровне, вы можете использовать такие сайты, как Private Tutoring At Home, чтобы найти репетиторство. Если вам нужно что-то менее ответственное, вы можете ответить на соответствующие вопросы на Quora, Reddit или на соответствующем онлайн-форуме.

Или, если вы хотите, чтобы все было просто, начните вести блог WordPress, чтобы поделиться своими выводами, методами и результатами. Если вы не хотите создавать блог, вы можете опубликовать его прямо на Medium или даже создать канал YouTube, чтобы делиться тем, что вы изучаете.

Сколько часов на это действительно нужно?

Как уже говорилось, правило 10 000 часов Гладуэлла основано на очень нестабильной основе.К счастью для нас, альтернатива намного предпочтительнее.

Уделяя пристальное внимание тому, как вы структурируете свое практическое время, вводя петли обратной связи, целенаправленную практику и аспект преподавания в свои методы обучения, вы можете стать высокопрофессиональным в большинстве навыков за гораздо меньшее время, чем вы могли бы подумать.И эти лучшие сайты с практическими рекомендациями могут помочь вам в поисках новых навыков.

version-expire-windows Как исправить ошибку «Эта сборка Windows скоро истечет» в Windows 10

Ошибка «Эта сборка Windows 10 скоро истечет» может раздражать вас в сборках Windows Insider Preview.Вот как это можно исправить.

Об авторе

Роб Найтингейл получил степень по философии в Йоркском университете, Великобритания. Он работал менеджером по социальным сетям и консультантом более пяти лет, проводя семинары в нескольких странах. Последние два года Роб также был писателем по технологиям, менеджером по социальным сетям и редактором информационных бюллетеней MakeUseOf.Обычно он путешествует по миру, изучает редактирование видео и экспериментирует с фотографией.

Подробнее о Робе Найтингейле
Подпишитесь на нашу рассылку новостей

Подпишитесь на нашу рассылку, чтобы получать технические советы, обзоры, бесплатные электронные книги и эксклюзивные предложения!

Еще один шаг…!

Подтвердите свой адрес электронной почты в только что отправленном вам электронном письме.

.

How Not To Be Wrong Summary

1-Sentence-Summary: How Not To Be Wrong показывает, что математика на самом деле является просто наукой здравого смысла и что изучение нескольких ключевых математических идей может помочь вам лучше оценивать риски. принимать правильные решения, легко ориентироваться в мире и меньше ошибаться.

Чтение: 4 минуты

Любимая цитата автора:

За последние несколько недель все дороги привели меня к математике и статистике.Один из моих любимых писателей, Нат Элиасон, много боролся с предубеждениями, которые мешают принятию решений, каталогизируя ментальные модели в своем блоге. Многие книги, которые я недавно прочитал через Blinkist, были посвящены тому, как использовать статистику и математику, чтобы облегчить вашу жизнь. Наконец, три занятия, которые я посетил на прошлой неделе, также были посвящены статистике, например, один в пятницу объяснял теорему Байеса.

Поскольку вы никогда не сможете узнать достаточно о том, как лучше ориентироваться в мире, я чувствую, что положительные сдвиги, полученные в результате изучения этих ментальных предубеждений, продолжают нарастать, поэтому я рад объявить, что сегодняшняя книга Как не ошибиться падает в ту же категорию.

Известный математик Джордан Элленберг писал о своих математических исследованиях для широкой публики более 15 лет, что, несомненно, помогло сделать эту книгу бестселлером (и одним из фаворитов Билла Гейтса).

Вот 3 урока из нее, которые помогут вам реже ошибаться:

  1. Математика в основном основана на здравом смысле, и мы используем его чаще, чем думаем.
  2. Вероятность и риск - разные вещи.
  3. Результаты научных исследований часто ошибочны по трем причинам.

Надеюсь, вы готовы к очередному обновлению программного обеспечения, потому что цифры не лгут! Пошли!

Если вы хотите сохранить это резюме для дальнейшего использования, загрузите бесплатный PDF-файл и читайте его в любое время.

Скачать PDF

Урок 1. Вы используете математику чаще, чем думаете, потому что это в основном просто здравый смысл.

Самое прекрасное в математике то, что она позволяет вам со 100% уверенностью определить, правда ли что-то или нет.Конечно, случаев, когда вы применяете теорему Пифагора в повседневной жизни, немного, но это не значит, что вы не используете основные принципы математики.

Джордан считает математику «наукой о том, чтобы не ошибаться». Это позволяет решать даже обычные проблемы, интуитивно используя логические и «математические» задачи, хотя вы никогда не назовете их так .

Например, во время Второй мировой войны военные советники смотрели на все возвращавшиеся из Европы американские самолеты, покрытые пулевыми отверстиями.Поскольку в фюзеляже часто было намного больше отверстий, чем в двигателе, они предложили лучше защитить эту часть самолета.

Однако один математик указал, что только те самолеты выжили и вернулись домой, предполагая, что те, кто сделал много выстрелов в двигатели, вероятно, были теми, кто так и не вернулся.

Это называется предвзятостью выживаемости , что является ошибкой сосредоточения внимания только на положительных результатах или точках данных при анализе.Это та же сила, когда вы слышите о выходе еще одного крупного стартапа, потому что СМИ всегда игнорируют тысячи компаний, которые терпят неудачу.

Примечание: Недавно я нашел отличное видео, которое еще более подробно объясняет предвзятость выживаемости, которую вы можете посмотреть здесь.

Урок 2. Мы часто используем вероятность для оценки риска, но это не одно и то же.

Вот еще одна ошибка, которую мы часто делаем: путают вероятность и риск. Поскольку мы используем вероятность, чтобы оценить, насколько рискованна ставка, инвестиция или действие, которое мы хотим предпринять, мы думаем, что это все, что нужно для этого, но это не так.

Например, если вы пошли играть в рулетку в казино, вы можете просто рассчитать вероятность выигрыша или проигрыша денег в долгосрочной перспективе, вычислив так называемое ожидаемое значение. На колесе французской рулетки 37 чисел от 0 до 36.

Половина - красная, половина - черная, а 0 - зеленый, нейтральный цвет, на который нельзя делать ставки. Если вы ставите 1 доллар на красное, у вас есть 18/37 шансов удвоить свои деньги (потому что 18 из 37 чисел красные) и 18/37 шансов потерять этот доллар.Однако, поскольку есть дополнительный шанс 1/37 потерять свой доллар (потому что вы также проиграете, если колесо остановится на 0), ваше ожидаемое значение станет: 18/37 * 1 (вы выигрываете) - 19/37 * 1 ( вы проигрываете) = - $ 0,027

Зная, что в конечном итоге вы потеряете деньги, вы можете решить не рисковать.

Но это еще не все риски, связанные со ставкой. Теперь рассмотрим этот пример. Вы бы предпочли…

  1. Получите 50 000 долларов.
  2. Есть 50:50 шанс проиграть 100 000 долларов или получить 200 000 долларов?

Ожидаемое значение такое же, 50 000 долларов, но поскольку отрицательный результат во втором сценарии будет на самом деле плохим, риск намного выше, хотя он вообще не отражается на вероятности.

Вы не можете использовать только вероятность для оценки риска, вы также должны подумать о , насколько плохих потенциальных отрицательных результатов на самом деле равны , если они действительно случаются, и принять это во внимание.

Урок 3: Вы всегда должны подвергать сомнению результаты научных исследований, потому что с ними есть несколько проблем.

«Новое исследование показывает, что молоко связано с болезнью Альцгеймера». «Это исследование показывает, сколько работы вы действительно выполняете в офисе».

Новые заголовки, подобные этим, появляются каждый день, но Джордан говорит, что мы всегда должны относиться к ним с недоверием по трем причинам:

  1. Иногда даже незначительные результаты могут пройти статистические тесты .Например, при стандартном уровне значимости 95% 5000 из 100000 генов, проверенных на шизофрению, случайно окажутся положительными - но представьте, что только 10 действительно вызывают шизофрению, тогда этот результат бесполезен.
  2. Неудачные исследования публикуются редко . Это точная ошибка выживаемости, описанная выше. Если 19 исследований, проверяющих шоколад на предмет запора, терпят неудачу, но при этом обнаруживается значительная корреляция, то последнее, 20-е исследование обычно публикуется, полностью меняя ваше восприятие проблемы.
  3. Исследователи поддельные результаты . Несмотря на то, что у них великие намерения, исследователи тоже люди, поэтому, если им нужен еще один процентный пункт для положительных результатов, чтобы соответствовать научным стандартам, они могут немного изменить данные, потому что они убеждены в том, что они найдено верно.

Как видите, статистические ошибки проникают даже в высшие круги научных исследований, так что это нормально, что они оказывают огромное влияние и на вас.Но, осознавая их, вы делаете первый шаг к тому, чтобы избежать ошибок, вызванных предубеждениями, - как настоящий математик.

Как не быть неправым Обзор

Я мог бы процитировать урок для каждого моргания здесь, Как не быть неправым потрясающий, это однозначное ДА от меня!

Прочитать полную информацию о Blinkist >>

Бесплатная предварительная версия >>

Подробнее об авторе >>

Что еще можно узнать по миганию?

  • Как линейность позволяет нам упростить задачи
  • Почему вероятность важна для избежания ошибок на основе данных наблюдений
  • Что действительно делает лотерею плохой игрой для игры
  • Какая математическая концепция чаще всего игнорируется в науке и что это такое приводит к
  • Как одно исследование ошибочно пришло к выводу, что все американцы будут страдать ожирением к 2048 году.
  • Почему невозможно правильно измерить что-то вроде «общественного мнения»

Кому я могу порекомендовать резюме «Как не быть неправильным»?

15-летняя девятиклассница, которая действительно начинает ненавидеть математику, 27-летняя докторантка, которая собирает много данных для своей диссертации, и любой, кто мечтает о крупном выигрыше в казино.

.

Ошибка измерения в моделях машинного обучения

Одна вещь, которую я очень хорошо помню, когда писал свою диссертацию, - это то, как я изначально был смущен тем, какие конкретные методы я мог бы использовать для оценки того, как часто мои модели были правильными или неправильными. (Большая часть моего исследования заключалась в сравнении человеческих ошибок с ошибками из различных моделей машинного обучения.) Имея это в виду, я подумал, что было бы удобно составить очень быстрый учебник по различным способам измерения погрешности без использования уравнений.

Первый шаг - выяснить, какой тип модели вы оцениваете. Какой тип измерения ошибок вы используете, зависит от типа модели, которую вы оцениваете. Это было большой частью того, что меня сначала смутило: большая часть моей предыдущей работы была посвящена регрессии, особенно регрессии со смешанными эффектами, но вместо этого моя диссертация была сосредоточена на классификации нескольких классов. В результате методы, которые я использовал для оценки моделей, просто неприменимы.

Сегодня я собираюсь поговорить о трех типах моделей: регрессии , двоичной классификации и многоклассовой классификации .

Регрессия

В регрессии ваша цель - предсказать значение выходного значения при одном или нескольких входных значениях. Таким образом, вы можете использовать регрессию, чтобы предсказать, сколько будет весить щенок через четыре месяца или стоимость капусты. (Если вы хотите узнать больше о регрессии, я недавно составил руководство для новичков по регрессии с пятью днями упражнений.)

  • R-квадрат : это измерение того, насколько ваши прогнозируемые значения коррелируют с фактическими наблюдаемыми значениями.Он варьируется от 0 до 1, где 0 означает отсутствие корреляции, а 1 - идеальную корреляцию. В общем, для ваших данных лучше подходят модели с более высоким r-квадратом.
  • Среднеквадратичная ошибка (RMSE), также известная как стандартная ошибка : Это измерение представляет собой среднее значение того, насколько вы ошибались для каждой прогнозируемой точки. Диапазон значений - от 0 до нуля, лучше. Выбросы (баллы, которые вы ошиблись в на самом деле ) непропорционально завышают эту меру.

Двоичная классификация

В бинарной классификации вы стремитесь предсказать, в какой из двух классов попадет наблюдение.Примеры включают в себя прогнозирование того, сойдет ли студент по классу или нет, а также выжил ли конкретный пассажир на Титанике. Это очень популярный тип моделей, и существует множество способов их оценки, поэтому я просто остановлюсь на четырех, которые я чаще всего вижу в литературе.

  • Точность: Это часть тестовых случаев, которые ваша модель выполнила правильно. Он варьируется от 0 (вы все неправильно поняли) до 1 (вы все поняли правильно).
  • Точность: Это показатель того, насколько хороша ваша модель при выборе только членов определенного класса.Итак, если бы вы предсказывали, сдадут ли учащиеся или нет, и все учащиеся, которые, как вы предсказывали, сдадут, действительно прошли, тогда ваша модель будет иметь идеальную точность. Точность варьируется от 0 (на самом деле ни одно из наблюдений, которые вы сказали, не относились к определенному классу), до 1 (все наблюдения, которые вы сказали, были в этом классе, на самом деле были). Однако это не говорит вам о том, насколько хороша ваша модель в определении всех членов этого класса!
  • Напоминание (также известное как истинная положительная скорость, специфичность) : это показатель того, насколько хороша ваша модель при поиске всех точек данных, принадлежащих определенному классу.Диапазон варьируется от 0 (вы не нашли ни одного) до 1 (вы нашли все). В нашем примере с учениками модель, которая предсказывала, что все ученики пройдут успешно, будет иметь отличную запоминаемость - поскольку она найдет всех сдавших экзамен учеников - но, вероятно, не будет иметь очень хорошей точности, если только очень немногие ученики не проиграют.
  • F1 (также известный как F-Score) : F-оценка представляет собой (гармоническое) среднее значение точности и запоминания. Он также находится в диапазоне от 0 до 1. Как и точность и отзывчивость, он рассчитывается на основе конкретного класса, который вас интересует.Одна вещь, которую следует отметить в отношении точности, отзыва и F1, заключается в том, что все они не учитывают истинные негативы (когда вы догадались, что что-то не относится к определенному классу, и вы были правы), поэтому, если это важное соображение для вашей модели, вам, вероятно, не следует. Я полагаюсь на эти меры.

Мультиклассовая классификация

Мультиклассовая классификация - это задача определения, к какому из трех или более классов принадлежит конкретное наблюдение. Такие вещи, как предсказание того, какой вкус мороженого кто-то купит, или автоматическое определение породы собаки относятся к мультиклассовой классификации.

  • Матрица неточностей : Один из наиболее распространенных способов оценки мультиклассовых классификаций - использование матрицы неточностей, которая представляет собой таблицу с фактическими метками по одной оси и предсказанными метками по другой (в том же порядке). Каждая ячейка таблицы имеет значение счетчика для количества прогнозов, попавших в эту категорию. Правильные прогнозы будут выпадать по центральной диагонали. Это не даст вам единого сводного показателя системы, но позволит вам быстро сравнить производительность различных классов.
  • Каппа Коэна : Каппа Коэна - это показатель того, насколько лучше, чем случайность, модель присваивает правильный класс наблюдению. Диапазон значений от -1 до 1, чем выше, тем лучше. 0 указывает на то, что модель находится на уровне случайности (то есть вы также можете сделать это, просто угадав случайным образом). (Обратите внимание, что есть люди, которые настоятельно не рекомендуют использовать каппу Коэна.)
  • Информированность (также известная как Каппа Пауэрса) : Информированность говорит нам, насколько вероятно, что мы примем осознанное решение, а не случайное предположение.Это истинно положительный коэффициент (также известный как отзыв) плюс истинный отрицательный коэффициент, минус 1. Как и точность, отзыв и F1, он рассчитывается для каждого класса, но мы можем рассчитать его для модели многоклассовой классификации, взяв ( геометрическое) среднее по всем классам. Он варьируется от -1 до 1, где 1 - это модель, которая всегда делает правильные прогнозы, 0 - это модель, которая делает прогнозы, которые не отличаются от случайных предположений, а -1 - это модель, которая всегда делает неверные прогнозы.

Пакеты для анализа

Для R пакет Metrics и пакет Caret имеют реализации этих показателей модели, и вы часто найдете функции для оценки более специализированных моделей в пакетах, которые содержат сами модели.В Python вы можете найти реализации многих из этих измерений в модуле scikit-learn.

Также стоит отметить, что любой однозначный показатель может рассказать вам только часть истории о модели. При выборе или обучении лучшей модели для ваших нужд важно учитывать не только точность.

Есть другие советы и рекомендации по измерению погрешности модели? Я не упомянул одного из твоих любимцев? Не стесняйтесь делиться в комментариях. 🙂

Нравится:

Нравится Загрузка...

Связанные

.

Смотрите также