Замечательно. Отдельно хочу выделить очень хорошее краткое объяснение дропаута в конце ("...чтобы сеть не полагалась только на парочку из них"). Другие авторы акцентируют внимание на понятия "загубление"/"урезание", и я не понимал, зачем ухудшать, когда надо улучшать. Сейчас дошло: командная работа нейронов.
Спасибо большое за очень полезную информацию! Благодаря вашему каналу, я нашёл ответы на много вопросов по машинному обучению. А не планируете ли выпустить видео на тему подбора параметров модели? Вопрос очень важный, и хотелось бы увидеть его в вашем освещении. Вам творческих успехов и дальнейшего развития канала!
Очень рада помочь! И большое спасибо за пожелания 😊 Было подобное видео по подбору параметров для деревьев решений: ru-vid.com/video/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE-aWEdaXAZ01M.html По другим моделям пока подобное не планируется, но записала себе пожелания.
Юлия, спасибо большое за ответ! Видео про деревья решений я изучал. В нём вы разбираете ручной подбор параметров методом проб и ошибок, и как раз сами сказали, что это пахнет рутиной и есть специализированные методы для подбора параметров (я так полагаю, вы имели ввиду GridSearchCV и RandomizedSearchCV). Вот их я и имел ввиду в первом сообщении. Вы уже рассмотрели много алгоритмов МО, за что вам огромная благодарность, поэтому автоматизированный подбор параметров для них был был бы очень полезен для слушателей вашего канала.
Спасибо большое за внимание к предложенному мной вопросу, ваш труд очень полезен начинающим в области машинного обучения. Да, к сожалению, работа поглощает почти всё время.
