Вот как именно попасть в сферу машинного обучения: Справочник вопросов и ответов
Краткое содержание
Кто-то недавно опубликовал несколько часто задаваемых вопросов на этом форуме и предложил, чтобы я ответил на них для всех, кто ищет помощи. На чем бы вы сосредоточились в первую очередь, если бы вам пришлось начинать с нуля сегодня? • Укрепляйте фундаментальные знания по математике и статистике машинного обучения, используя авторитетные учебники, пока не сможете решать задачи уверенно • Как только математическая база станет прочной, освойте Python — это инструмент, который вы будете использовать для реализации всего, что изучили на курсах и в дальнейшем • Принципы DSA (структуры данных и алгоритмы) и проектирования программного обеспечения значительно повысят вашу ценность • Начните проходить курсы по МО/Глубокому обучению в сочетании с реализациями на PyTorch/TensorFlow • Создавайте реальные проекты на Kaggle или аналогичных платформах, чтобы применить теорию • Постепенно расширяйте кругозор после достижения глубины — сосредоточьтесь на сквозных приложениях, а не только на компоненте МО • Ознакомьтесь с облачными платформами, такими как AWS, Azure или GCP — знание того, как развертывать и масштабировать модели МО в продакшене, становится все более важным. Какие навыки на самом деле наиболее важны при попытке трудоустроиться? Важные навыки сильно зависят от вашей цели
Полный текст статьи пока не загружен.