Ку! Начал изучать нейросетки, что-то начитался, теперь руки чешутся попрактиковаться. Хочу сразу поиграться с задачами, близкими к своим интересам. Подскажите пожалуйста, какой тип сетки читать и изучать, и с какой стороны подойти к задаче с предложением распределения ресурсов.

Например. Заходит студент с какими-то свойствами (курс, предмет, цель экзамен/зачёт и т.д.) в аудиторию, препод сажает определённых студентов за определённую парту, даёт ему определённые предметы - ручка, линейка, карандаш и т.д. Нейросетка обучается, и когда заходит следующий предлагает кого куда посадить и какие предметы дать. Со временем набор предметов, количество парт может изменяться.

Какого-нибудь простого перцептрона достаточно? Как выбрать сколько слоёв, вообще как структуру сети подобрать? Какие подвохи? Tensorflow для начала пути норм? Вообще что почитать и с какой ноги начать?

> мне сразу в голову пришел catboost regressor..
> не под все задачи нейронные сети лучший выбор

Да у меня задача именно с нейросеткой поиграться, просто для самообразования. Посмотреть как обучается как чего... Так-то я кластеризацией занимаюсь, с векторами и многомерным пространством. Про catboot regressor почитаю, спасибо.

> Если компьютерное зрение то сверточные нейронные сети, а если NLP или временные ряды-рекуррентные

Тут вообще получается ресурс - парта, занята или нет. Преподаватель сам решает на сколько времени посадить ученика. Получается, что это не совсем временной ряд. Тут скорее отдельно от сети надо хранить состояние объекта на определённое дискретное время, и это состояние давать на вход. То есть к характеристикам входящего студента на входе добавляются характеристики объектов (0/1, занят/нет) на определённое время. И в процесс обучения должна появиться жёсткая связь, на входе определённый ресурс 1 (зянят), на выходе должно быть решение его не использовать. Вроде получается уже не рекуррентные.

Про свёрточные нейронные сети пошёл читать, спасибо за наводку.

Хорошая ли практика, заполнять nans полагаясь на таргет в обучающей выборки? Данные анонимизированы

Не лучше по mean или std ?

Привет, а кто нибудь знает канал с jetson nano ?