Машинное обучение для начинающих: с чего начать изучение ML
Машинное обучение стало одной из самых востребованных областей в IT. Многие программисты хотят освоить эту сферу, но не знают с чего начать.
Пошаговый план изучения ML:
Этап 1. Математическая подготовка (2-3 месяца)
- Линейная алгебра
- Математический анализ
- Теория вероятностей и статистика
Этап 2. Программирование (1-2 месяца)
- Python и основные библиотеки
- NumPy, Pandas для работы с данными
- Matplotlib для визуализации
Этап 3. Теория ML (3-4 месяца)
- Типы обучения
- Алгоритмы классификации и регрессии
- Методы оценки качества моделей
Этап 4. Практические инструменты (2-3 месяца)
- Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
Этап 5. Проектная работа
- Создание портфолио на GitHub
- Участие в соревнованиях Kaggle
ML требует терпения и постоянной практики.
Пошаговый план изучения ML:
Этап 1. Математическая подготовка (2-3 месяца)
- Линейная алгебра
- Математический анализ
- Теория вероятностей и статистика
Этап 2. Программирование (1-2 месяца)
- Python и основные библиотеки
- NumPy, Pandas для работы с данными
- Matplotlib для визуализации
Этап 3. Теория ML (3-4 месяца)
- Типы обучения
- Алгоритмы классификации и регрессии
- Методы оценки качества моделей
Этап 4. Практические инструменты (2-3 месяца)
- Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
Этап 5. Проектная работа
- Создание портфолио на GitHub
- Участие в соревнованиях Kaggle
ML требует терпения и постоянной практики.
Понравилась новость?
Обсудить новость на форуме
Обсудить новость на форуме