Python ML Секция MLP Яндекс в ML и аналитика в Яндекс Картах
- Задача дан список
[0,1,1,1,0,1,1], ответить сколько максимум подряд 1 можно получить если уберём ровно 1 элемент. Написал сложное решение, долго искал тупую ошибку, но написал) - Для задачи бинарной классификации выбрать любой алгос и подробно рассказать про него. Я ни один не знал глубоко, время поджимало, я выбрал MLP (так что секция MLP у меня была реально по MLP). Нужно было от эмбеддинга до предикта всю структуру описать. Какие параметры и за что отвечают в каждом слое, там dense, активации, batchnorm, dropout. Сколько где параметров обучаемых. Далее как градиентный спуск будет работать. Всё формулами, в том числе SGD, FullyConnected писал формулы. Какие метрики классификации.
- Говорил про регуляризацию, увеличение стабильности, только по ходу ответа допёр что дело в том что без неё какой-то вес может влиять экстремально сильно на градиент и он будет перескакивать минимум. Но вроде он сказал ок.