Собеседования по ML. Self Attention на Python

Self-Attention на Python | Простое объяснение + реализация с нуля | Подготовка к ML собеседованиям Self-Attention — один из самых важных алгоритмов современного Deep Learning. Именно он лежит в основе Transformer, GPT, BERT, Llama, Qwen, DeepSeek и большинства современных языковых моделей. В этом видео мы с нуля реализуем Self-Attention на Python и разберем, как он работает без сложной математики и магии. 🚀 В видео вы узнаете: Что такое Self-Attention Зачем нужны Query, Key и Value Как вычисляется матрица внимания Почему используется Softmax Для чего нужен коэффициент масштабирования √dₖ Как реализовать Self-Attention на чистом Python и NumPy Какие вопросы по Self-Attention задают на ML и AI собеседованиях Это видео подойдет: ML Engineer Data Scientist NLP Engineer Python Developer Всем, кто готовится к техническим собеседованиям по Machine Learning и Deep Learning. Если видео оказалось полезным — поставьте лайк 👍, подпишитесь на канал и напишите в комментариях, какую тему разобрать следующей: Multi-Head Attention, Transformer, Positional Encoding или Flash Attention. #machinelearningtraining #DeepLearning #SelfAttention #Transformer #Python #NumPy #AI #ArtificialIntelligence #NLP #GPT #LLM #DataScience #MLInterview #CodingInterview #PythonTutorial #TransformerArchitecture #Attention #ML #Программирование #МашинноеОбучение