думаю, что не для этой задачи, там метрика f1, выборка обучающая и тестовая валидирована очень перекошено. Думаю случайное угадывание там даст в лучшем случае 0.05

Первый опыт какая в этом польза?

как будто гпт3 от сбера пишет)

или гпт на подобном обучается )

если коротко - слишком разговорный язык, я бы сказал - чатовый. много кода (можно просто дать ссылку на гитхаб) и мало объяснений - что-зачем-почему

ещё смутило, что после незавершенного первого опыта (я так понимаю - в лидеры не вошёл, из полтораста) - начинаешь давать советы другим в конце

a, я про комментарий сверху)

а, ну статья на хабре ещё хуже читается. а esperanto - просто чатная фраза, в контексте, правда смысл я тоже не понял )

Спасибо за критику. Просто посыл в том, что я например, очень долго решался на то, чтобы начать учавствовать в соревах, будь то каггл или другое. По ходу участия, понял, что зря. Не нужно бояться пробовать свои силы.
Согласен, в статье не объяснено зачем и почему, но показывается как. Плюс в статье показано как можно работать с ошибками алгоритма. На курсе об этом не говорилось прямо. А это важная часть анализа.
Разговорный язык, ну может быть. Хабр это же не научная литература.
Насчёт скора - в моменте был 16-м, сейчас вроде 20-й. Если просто ещё почистить слова думаю можно 0.1 ещё добавить. А статья написана для тех у кого скор меньше 0.3. Там таких много.

Ну и кстати не очень ясно а что можно объяснять зачем, если мы говорим о такой предобработке как транслитерация, перевод в Нижний регистр, удаление стоп-слов, названий стран, географических объектов ..., вроде это интуитивно из контекста задачи понятно :)

Если есть ещё у кого какая критика - я готов получать))

а долго модель учится?

C1W4 проверьте пожалуйста

не могу не поделиться:
выложили в открытый доступ лекции Yann LeCun'а для NYU:
https://cds.nyu.edu/deep-learning/

рекомендую загуглить кто это, чтоб понять степень значимости этих лекций в открытом доступе

Модель - одно дерево. Предобработка долгая. Вернее, есть одна операция по сопоставлению слов, где я не смог ничего придумать лучше, чем прохождение циклом. Об этом в статье написано (то что код не красивый). В общем без неё предобработка около 15-20 минут, с ней 35-40.

👍

А я считаю молодец! Следующие статьи будут уже лучше, как и результат в соревах. Согласен, что писать надо меньше о себе (буквально пару предложений), и в целом стараться короче. Но кому-то эта статья точно будет интересна и это здорово!

Спасибо) статья вышла за ночь. Нужно было выложить как можно раньше, пока соревнование актуально. Может поэтому получилось излишне разговорно. До этого у меня на статьи уходило гораздо больше времени, но они правда были о работе различных алгоритмов из курса, а не о моем опыте.