Я, наверное, в каждом из своих видео говорю, что ребят, надо понимать как работают ваши алгоритмы, хотя бы в базовом их исполнении. Без этих основ вы вряд ли примените их грамотно на практике и получите отличный результат, вы будете метаться от алгоритма к алгоритму, и возможно, на 1 раз и прокатит, вам повезет получить, к примеру, roc-auc=0.8, но чем сложнее будут данные и задачи дальше (либо вам это вообще нужно будет выкатывать в прод), тем больше вы во всем многообразии алгоритмов и библиотек будете закапываться.
Поэтому, смотрим и изучаем как устроен многослойный перцептрон, что такое скрытые слои и как считать градиенты, обновлять веса. А также реализуем весь этот трэш при помощи numpy.
https://youtu.be/t8eBE2V4BgM
Поэтому, смотрим и изучаем как устроен многослойный перцептрон, что такое скрытые слои и как считать градиенты, обновлять веса. А также реализуем весь этот трэш при помощи numpy.
https://youtu.be/t8eBE2V4BgM