ну в универе же есть имитация неадекватных заказчиков в виде препов, которые просят исправить что-то, что потом сами и не принимают, прося исправить обратно ))))

С6W6
C6W7
Сентимент-анализ

Проверьте, пожалуйста, две последние недели специализации!

https://www.coursera.org/learn/data-analysis-project/peer/vukl9/diemonstratsiia-alghoritma-dlia-zakazchika/review/Uf_dZCGyEeuSLQ45X9VBOw

https://www.coursera.org/learn/data-analysis-project/peer/81BPy/razrabotka-sientimient-analiza-pod-zadachu-zakazchika/review/gvwipSGuEeuH2Aprs5VEEw

Правильно ли я понимаю, что метод максимального правдоподобия используем для того, чтобы подобрать оптимальные веса w для признаков

Привет! Проверил, проверь и ты мою)

https://www.coursera.org/learn/data-analysis-project/peer/81BPy/razrabotka-sientimient-analiza-pod-zadachu-zakazchika/review/IH2gZCH1EeuH2Aprs5VEEw

Проверил 👍

Здесь вы говорите про так называемый стекинг. Он может дать прирост, а может и не дать, ну если просто генерить ответы и использовать их в качестве признаков, можно переобучиться, нужно перекрестно обучать и предсказывать. Для чего хорош такой подход, так это для диверсификации как бы. Разные алгоритмы сильны на разных классах и объектах. Метаалгоритм будет отбирать и искать новые зависимости, что может уменьшить разброс ответов, ансамбль будет более стабильным, но все это требует кучу времени, если честно.

Спасибо за ресурс! Почитал, и понял, что мыслю в верную сторону, но все чуточку труднореализуемее, чем ожидал. Наверное в реальной жизни это редко требуется. Очень часто надо получить результат как можно скорее, улучшить что-то, скажем, на 20%, и потом уже никого не колышит, что можно попробовать ещё два месяца попотеть и выжать ещё 0.5%, а может и не выжать)))

Добрый вечер, подскажите, пожалуйста, какие книги/ресурсы почитать по поводу рекурентных сетей и их реализации ?

Добрый вечер, подскажите что дополнительно почитать/посмотреть про методы оптимизации? Раньше не сталкивался, а инфы на курсе кажется маловато