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Hast du bereits eine Grundlage in Programmierung oder Mathematik, oder fängst du bei null an?
Je nachdem ändert sich die Route ein bisschen. Wenn du bereits programmierst, geh direkt auf Plattformen wie Coursera oder edX, wo es kostenlose Kurse gibt (oder du kannst auch ohne zu bezahlen als Hörer teilnehmen). Andrew Ng hat einen klassischen Machine-Learning-Kurs, den Leute ziemlich oft empfehlen. Es gibt auch Fast.ai, das ist praktischer und weniger theoretisch - da fängt man vom ersten Tag an mit Code an. YouTube hat auch anständige Kanäle, aber da musst du selektiver sein, weil es viel Schrott gibt.
Wenn du bei null anfängst, brauchst du zuerst Python (das ist der Standard in diesem Bereich). Lern die Grundlagen mit kostenlosen Ressourcen wie Codecademy oder schau dir einfach Tutorials an. Sobald du mit Listen, Funktionen und so weiterkommst, dann geh zu Bibliotheken wie NumPy und Pandas über. Danach machst du dich an scikit-learn für die ersten Machine-Learning-Modelle. Die Idee ist, keine Schritte zu überspringen, sonst frustrierst du dich nur.
Das Wichtigste ist, dass du während des Lernens Projekte machst, nicht nur Videos schaust. Such dir Datensätze auf Kaggle (auch kostenlos) und versuch, Dinge zu bauen, auch wenn sie einfach sind. Das ist die einzige Möglichkeit, wirklich zu verstehen, was hinter dem Code steckt. Und überprüf deine Quellen zweimal; es gibt viel veraltete oder direkt falsche Inhalte, die da rumgeistern.
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