1 ответ

★ Лучший ответ

У тебя уже есть какая-то база в программировании или математике, или ты начинаешь с нуля?

В зависимости от этого маршрут будет немного отличаться. Если ты уже программируешь, сразу переходи на платформы вроде Coursera или edX, там есть бесплатные курсы (или можно заниматься как слушатель без платежей). У Andrew Ng есть классический курс по машинному обучению, который люди часто рекомендуют. Ещё есть Fast.ai - это более практичный подход, менее теоретический, начинают с кода с первого дня. На YouTube тоже есть приличные каналы, но там нужно быть избирательнее, потому что много мусора.

Если ты начинаешь с нуля, сначала нужен Python (это стандарт в этой области). Выучи основы с бесплатными ресурсами вроде Codecademy или просто смотри туториалы. Как только разберёшься со списками, функциями и всем таким, только тогда переходи к библиотекам вроде NumPy и Pandas. Потом уже можно браться за scikit-learn для первых моделей машинного обучения. Идея в том, чтобы не пропускать этапы, иначе разочаруешься.

Самое важное - делай проекты во время обучения, не просто смотри видео. Ищи датасеты на Kaggle (это тоже бесплатно) и пробуй что-то строить, даже если это простые вещи. Это единственный способ действительно понять, что происходит за кулисами кода. И проверяй источники дважды; много устаревшего контента или прямо неправильного материала ходит по сети.

Ваш ответ

Войдите, чтобы ответить.