​Как постичь машинное обучение, если вы не великий математик

Чтобы освоить машинное обучение, нужно знать математику. Кажется сложным, но в статье вы найдёте план обучения и ссылки на интересные курсы:

https://tprg.ru/9m0H

#ml

​Интервью со специалистом по машинному обучению

Если вы задумались над изучением нейронных сетей и работы с данными, то можете посмотреть интервью с инженером-исследователем из Сколтеха. Он рассказал подробно о своей профессии и поделился советами, с чего стоит начинать:

https://youtu.be/pnEqfqPue8w

#data_science #ml

​Машинное обучение простым языком

Машинное обучение не является чем-то фантастическим. Его суть можно понять, если сравнить с традиционным программированием, как связаны программа, входные и выходные данные:

https://tprg.ru/U7wX

#ml

​Бесплатный онлайн-учебник по машинному обучению от «Яндекса»

Школа анализа данных «Яндекса» выпустила онлайн-учебник для всех желающих, который содержит только актуальные материалы по машинному обучению:

https://ml-handbook.ru/

Пока доступно все 2 главы, но в будущем добавят остальные. Учебник поможет не только освоить различные темы машинного обучения, но и вспомнить математику.

Советуем обратить внимание на пособие, поскольку по машинному обучению и data science не так много качественных материалов на русском.

#книги #data_science #ml

Введение в PyTorch

Для машинного обучения на Python очень популярен фреймворк PyTorch. В его основе лежит структура данных тензор, которая напоминает ndarrays в NumPy и предназначена для запуска на аппаратных ускорителях.

Гайд позволит получить представление о PyTorch и его основных компонентах:

https://pythonist.ru/vvedenie-v-pytorch/

#python #ml

​3 бесплатных курса по машинному обучению, которые стоит пройти прямо сейчас

В этой статье вы найдёте три бесплатных курса. Каждый из них предлагает свой собственный взгляд на машинное и глубокое обучение и содержит различные типы контента, от видео до практических упражнений по программированию, поэтому новичку стоит изучить все три:

https://apptractor.ru/learn/3-besplatnyh-kursa-po-mashinnomu-obucheniyu-kotorye-stoit-proyti-pryamo-seychas.html

#ml #курс

Как готовиться к собеседованиям на Machine Learning Engineer

80% успеха в любого собеседования зависит от подготовки. Если вы готовитесь к интервью на позицию Machine Learning Engineer, то в этой статье мы собрали вопросы по ML теории, алгоритмические задачи и просто общие советы, которые помогут успешно пройти собеседование:

https://tproger.ru/articles/kak-gotovitsja-k-sobesedovanijam-na-machine-learning-engineer/

#ml

10 первых ошибок в карьере ML-инженера

Специалист по машинному обучению (ML-engineer) — это программист, который занимается исследованием, созданием и проектированием систем ИИ. Начинающий
ML-инженер должен неплохо разбираться в математике и алгоритмах.

В этой статье собраны реальные примеры ошибок, которые чаще всего допускают программисты:

https://habr.com/ru/post/718942/

#it #ml #профессии

Как Netflix использует ML?

Интересно, как работают алгоритмы поиска в Netflix? Каждый год компания старается улучшить данные поиска и их визуализацию для пользователей и даже тут не обошлось без подводных камней. Большая часть литературы по ML посвящена обучению моделей, оценке и подсчёту очков, а не онлайн-сервисам.

В этой статье рассматривается жизненный цикл ML: интеграция данных в приложении и как его реализуют разработчики:

https://netflixtechblog.com/building-a-media-understanding-platform-for-ml-innovations-9bef9962dcb7

#ml

​Краткое введение в Машинное обучение

Прочтение этой статьи даст вам важную базу для понимания работы искусственного интеллекта, что поможет вам увереннее продвигаться в изучении ML. Кстати, она написана без сотен формул и тривиальных рассуждений, которые часто так сложны для начинающих.

#ml #ии #статья