Здравствуйте, меня зовут Николай Стрекопытов и я придумал как подбирать гиперпараметры бескомпромиссно лучше GridSearch’а. Нужно лишь изменить порядок вычислений. И да, это заявка на обновление индустриального стандарта - скоро вы сможете улучшить свои ML-пайплайны заменой нескольких строчек кода.

Здравствуйте, меня зовут Николай Стрекопытов и большую часть карьеры я работал на стыке R&D и Deep Learning и в задачах возникающих в этих нишах часто невозможно написать какие-то автотесты и не всегда понятно где вообще может быть проблема поэтому нужно визуально исследовать графики каких-то алгоритмически-заданных функций или показаний с девайса при разных параметрах, а хочется эти графики изучить в максимально детализированном варианте, что почти всегда занимает неприлично большое количество времени.

Я подумал, что можно вычислять значения функции в узлах не в порядке "перебираем каждую строчку столбца, а затем переключаемся на следующий столбец", а в каком-то более хитром порядке И выводить результат не через часы вычислений, а по мере извлечения информации, а в точках, в которых еще не была вычислена функция показывать результат интерполяции. Собственно в этой статье я хочу описать как я разработал прототип библиотеки, которая решает эту задачу и в комментариях с удовольствием вычитаю дельные замечания.