Comments 1
Здравствуйте, Александр! Очень похвально, что Вы пишете об использовании популярных инструментов в такой узкой и закрытой сфере как рекомендательные системы. Также радует, что Вы решили разбавить своё повествование необходимыми математическими нотациями.
Теперь мне хотелось бы сказать о тех зонах роста для Вас, как для автора статей, которые есть по моему субъективному мнению. Мне очень интересно направление рекомендательных систем и применения различных технологий в них, потому прошу Вас не воспринимать следующие рекомендации как попытку как-то вас задеть - я правда хочу, чтобы Ваши тексты имели более высокое качество.
Вычитка текста - да, все мы не идеальны, но текст бы воспринимался гораздо лучше, если бы он был вычитан на наличие опечаток, логичность и понятность повествования. К сожалению, у Вас в тексте есть небольшие проблемы со всеми упомянутыми моментами, к примеру:
"...делая данные более компактными и сжатым..." - тут, очевидно, допущена небольшая опечатка;
"Нейросеть автоэнкодера" - автокодировщики (автоэнкодеры) являются видом нейросетей, потому в данном случае логически корректнее было бы написать об "архитектуре автоэнкодера" или же просто об "автоэнкодере";
"В сверточных нейронных сетях сверточные слои принимают большую по объему единицу данных и преобразует ее в более плотный и компактный вид. Затем новый формат используется для классификации других данных (например породы вашего любимого животного)." - в данном случае, Вы сообщаете, что нейросеть преобразует одни данные, а классифицируются иные данные. Тут проблема лежит на стыке логичности повествования и понятности повествования. О последней ещё скажу далее.
Добавление структуры в текст - к сожалению, Ваш текст не структурирован, что мешает воспринимать содержимое. На данный момент, абзацы включают в себя по несколько различных мыслей, что не даёт понять, какая мысль была главной в этом фрагменте текста. К примеру, в абзаце, начинающемся со слов "Нейросеть автоэнкодера...", Вы затрагиваете следующие темы:
Архитектура автоэнкодера
Принцип работы свёрточных нейронных сетей (и то, поверхностно)
Идея VAE (Вы в абзаце взаимозаменяете автоэнкодеры и VAE, что не есть хорошо)
Помимо этого, структура всего текста не совсем ясна. Предлагаю Вам в дальнейших текстах с помощью заголовков разделять текст на несколько логических частей, по типу "Вводное слово"/"Приветствие", затем "Описание связанных технологий", "Описание самой технологии", "Применение в рекомендательных системах".
Все предложенные мной темы были затронуты в Вашем повествовании, однако они сплетались в различных абзацах, заставляя читателей теряться в лабиринтах Вашей мысли.Изменение подхода к описанию математики - судя по повествованию, Вы не слишком хотите погружаться в математику, давая своим читателям лишь представление об описываемом инструменте. Однако делаете Вы это несколько...сомнительно. Вы используете довольно большое количество специализированных математических терминов к ряду, не предлагая никаких пояснений, что довольно сильно бьёт по понятности текста.
"Первая часть уравнения ELBO рассматривает логистическую логарифмическую вероятность для объекта с учетом его скрытого представления (ошибки реконструкции)" - спасибо, "всё понятно".
У не искушённого математикой читателя может возникнуть ряд вопросов, к примеру: "Почему именно логистическую логарифмированную вероятность?" "Разве скрытое представление и ошибка реконструкции взаимозаменяемы? Зачем там скобки?"
Словом, предлагаю Вам либо подробнее раскрывать математику и упоминаемые сложные понятия, либо постараться их избегать - Вашей целевой аудиторией являются либо люди с хорошим математическим образованием, которые хотят понимать математику, либо люди с недостаточными математическими знаниями, желающие ухватить суть инструмента. Ваш подход отталкивает представителей обеих групп.Добавление ссылок на дополнительные материалы - моя личная просьба. Вы рассказали об интересном применении непростого метода машинного обучения, это прекрасно. Однако куда копать, если есть желание ещё лучше разобраться в теме? Возможно, Вам бы стоило добавлять ссылки на некие книги, посты или научные статьи, чтобы читатели имели возможность ознакомиться с упоминаемыми вещами.
Кстати говоря, это же потенциально может помочь Вам улучшить подачу математики - просто добавляйте спойлеры с более подробным объяснением тех или иных тем или же добавляйте ссылки на статьи, где объяснён конкретный математический инструмент.
То же касается не только математики - к примеру, вместо объяснения принципов работы свёрточных нейронных сетей в абзаце про архитектуру автокодировщиков, Вы могли бы ставить гиперссылку на текст по теме.
Надеюсь, мой комментарий поможет Вам вывести свой навык написания текстов на новый уровень. Всего Вам хорошего.
С уважением,
О. Рид
Вариационные автоэнкодеры для системы рекомендаций