Algorithms

Послушайте, я понимаю. Вы уже некоторое время пишете код, разбираетесь в нотации Big O и вполне уверены, что сможете создать алгоритм сортировки, который заставил бы самого Кнута гордиться. То бинарное дерево поиска, которое вы реализовали в колледже? Просто отлично. Конечно, вы готовы покорять большие лиги и создавать собственные алгоритмы для продакшна, верно? Ну, притормозите-ка, Алгоритмическая Анни. Прежде чем начинать изобретать велосипед (или, что ещё хуже, квадратный велосипед), давайте поговорим о том, почему большинству из нас, вероятно, стоит придерживаться проверенных алгоритмов, которые умные люди уже усовершенствовали....

Представьте: вы талантливый разработчик, который только что открыл для себя машинное обучение. Ваш энтузиазм зашкаливает, и внезапно вы думаете: «Эй, держу пари, я мог бы написать более эффективную нейронную сеть, чем те, что предлагают модные библиотеки!» Прежде чем с головой погрузиться в реализацию обратного распространения ошибки, бормоча что-то о градиентном спуске, позвольте мне спасти вас от месяцев отладки и экзистенциальных кризисов. Вот неприятная правда: большинству разработчиков не стоит писать свои собственные алгоритмы машинного обучения....