(I) Изучение машинного обучения может быть захватывающим и ценным навыком для развития. Вот пошаговое руководство, которое поможет вам начать обучение машинному обучению:

  1. Понимание предварительных требований. Ознакомьтесь с предварительными требованиями, которые включают базовое понимание программирования (Python обычно используется в машинном обучении) и математики (линейная алгебра, исчисление и вероятность).
  2. Изучайте Python. Если вы еще не знакомы с Python, начните с изучения основ языка. Он широко используется в сообществе машинного обучения и имеет отличные библиотеки для обработки данных и моделирования.
  3. Изучайте математику для машинного обучения. Освежите в памяти соответствующие математические концепции, такие как линейная алгебра, исчисление и вероятность. Они составляют основу многих алгоритмов машинного обучения.
  4. Изучите анализ данных и управление ими:поймите, как эффективно работать с данными. Изучите библиотеки, такие как Pandas, для обработки и анализа данных.
  5. Изучите визуализацию данных: научитесь визуализировать данные с помощью таких библиотек, как Matplotlib или Seaborn. Визуализация данных помогает вам получать ценные сведения и эффективно сообщать о результатах.
  6. Ознакомьтесь с концепциями машинного обучения.Понимание различных типов машинного обучения (контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением), ключевой терминологии (функции, ярлыки, обучение, тестирование и т. д.) и показателей оценки.
  7. Начните с обучения с учителем. Начните с алгоритмов обучения с учителем, таких как линейная регрессия и деревья решений. Эти алгоритмы легче понять, и они обеспечивают хорошее введение в рабочий процесс машинного обучения.
  8. Практика работы с наборами данных. Работайте над проектами машинного обучения с реальными наборами данных. Такие платформы, как Kaggle, предлагают различные наборы данных и конкурсы для участия.
  9. Узнайте об оценке моделей. Узнайте, как оценивать производительность моделей машинного обучения с помощью таких показателей, как точность, достоверность, полнота и оценка F1.
  10. Изучите неконтролируемое обучение.Погрузитесь в алгоритмы неконтролируемого обучения, такие как кластеризация K-средних и анализ основных компонентов (PCA). Эти алгоритмы используются для таких задач, как кластеризация данных и уменьшение размерности.
  11. Поэкспериментируйте с глубоким обучением. Ознакомьтесь с нейронными сетями и средами глубокого обучения, такими как TensorFlow или PyTorch. Глубокое обучение — это мощная ветвь машинного обучения, используемая для таких задач, как распознавание изображений и обработка естественного языка.
  12. Работайте над личными проектами. Начните создавать проекты машинного обучения, чтобы закрепить свое понимание и продемонстрировать свои навыки.
  13. Учитесь на онлайн-ресурсах. Используйте онлайн-курсы, учебные пособия и блоги, чтобы получить дополнительную информацию и быть в курсе последних разработок в области машинного обучения.
  14. Присоединяйтесь к сообществам машинного обучения. Присоединяйтесь к онлайн-форумам, группам в социальных сетях и местным встречам, чтобы взаимодействовать с другими учащимися и профессионалами в этой области.

Помните, что машинное обучение — это обширная и постоянно развивающаяся область. Будьте терпеливы к себе и постоянно практикуйтесь, чтобы укрепить свои навыки и понимание. По мере продвижения вы сможете изучать более сложные темы и области исследований, соответствующие вашим интересам и карьерным целям.

(II)Вот несколько отличных онлайн-ресурсов для изучения машинного обучения. Одна из самых популярных и уважаемых платформ:

1-Coursera: Coursera предлагает широкий выбор курсов по машинному обучению от лучших университетов и институтов. Вот некоторые из самых известных курсов по машинному обучению на Coursera:

  • «Машинное обучение», Эндрю Нг (Стэнфордский университет)
  • «Специализация глубокого обучения», Эндрю Нг (deeplearning.ai)
  • «Прикладная наука о данных со специализацией Python» Мичиганского университета.

Coursera предлагает комплексные курсы с видеолекциями, заданиями и викторинами, что делает его отличным ресурсом как для начинающих, так и для продвинутых учащихся.

Вы можете получить доступ к Coursera по адресу: https://www.coursera.org/

2. Kaggle. Kaggle — это платформа, на которой проводятся соревнования по машинному обучению и предоставляются наборы данных для практики. Он также имеет множество образовательных ресурсов и учебных пособий для изучения различных методов машинного обучения. Посетите: https://www.kaggle.com/

3 – На пути к науке о данных. Это популярная публикация на Medium с обширной коллекцией статей и руководств по машинному обучению. Доступ к нему здесь: https://towardsdatascience.com/

4 - Stanford CS229 — Machine Learning: это бесплатный онлайн-курс Стэнфордского университета, посвященный различным темам машинного обучения. Материалы курса вы можете найти здесь: https://see.stanford.edu/Course/CS229

5 -deeplearning.ai: эта платформа предлагает серию специализированных курсов по машинному обучению и глубокому обучению, которые преподает Эндрю Нг и его команда. Изучите курсы на: https://www.deeplearning.ai/

6. Каналы YouTube. Существует множество каналов YouTube, посвященных обучающим материалам и пояснениям по машинному обучению. Некоторые популярные включают «sentdex», «3Blue1Brown» и «Siraj Raval».

Помните, что лучший ресурс для вас будет зависеть от вашего стиля обучения и предпочтений. Поэкспериментируйте с различными платформами и курсами, чтобы найти те, которые подходят вам лучше всего.