Типичная история новичка в машинном обучении: три месяца курса по нейросетям, обученная на чужом ноутбуке модель, которая распознаёт кошек, и полный ступор на собеседовании от вопроса «почему у вас точность на валидации 99%, и вас это не смутило?». Мы считаем, что начинать надо с другого конца. Большая часть работы ML-специалиста в компаниях связана с табличными данными: скоринг, отток, спрос, антифрод. Там побеждают градиентный бустинг и аккуратная валидация, а не самая свежая архитектура. Ниже...