Разбираемся в ML без воды: от линейной регрессии к Attention (часть 2)
Во второй части серии автор подробно разбирает линейную регрессию, функции ошибок и вводит механизм внимания (Attention) — без лишних теорий и громоздких формул.
Во второй статье серии «Разбираемся в ML без воды» автор продолжает обзор машинного обучения, переходя от базовых концепций к более продвинутым темам. После первой части, где был описан общий подход к ML‑задачам и базовые понятия параметров, здесь фокус смещается на линейную регрессию.
Автор подробно рассматривает:
- Формулировку задачи линейной регрессии и её математическую запись (y = Xw + b).
- Функцию потерь Mean Squared Error (MSE), её градиенты и роль в оптимизации.
- Принцип работы градиентного спуска: выбор шага обучения, влияние масштаба признаков и простейшие техники ускорения (Momentum, Adam).
Особое внимание уделяется интерпретации коэффициентов модели и способам оценки её качества (R², кросс‑валидация). После практического примера на синтетическом наборе данных автор показывает, как визуализировать процесс обучения в реальном времени.
В завершении статьи вводится концепция Attention — механизм, который позже станет фундаментом трансформеров. Поясняется, как внимание позволяет модели «фокусироваться» на релевантных частях входа, и приводятся простейшие примеры расчёта скалярных весов внимания.
Статья написана в доступном стиле, без излишних теоретических выкладок, и снабжена ссылками на открытый репозиторий с кодом примеров. Читатели могут сразу же попробовать реализовать описанные модели в Python, используя библиотеки NumPy и scikit‑learn.
Для студентов и начинающих AI‑разработчиков эта часть — отличный мост между простыми линейными моделями и современными архитектурами с вниманием. Понимание градиентного спуска и MSE поможет быстрее освоить более сложные оптимизаторы, а знакомство с Attention откроет путь к трансформерам и NLP‑задачам.
