Татьяна Зобнина рассказала изданию Tproger, как начинающим программистам освоить машинное обучение, рекомендовала полезные источники информации, курсы, подходы для быстрого погружения в тему.
Татьяна Зобнина,
ведущий разработчик
систем машинного обучения
NAUMEN
Разные люди воспринимают информацию по-разному. Кто-то любит слушать музыку, кто-то предпочитает читать книги, поэтому универсального совета, как изучить машинное обучение, нет. Важно найти свой путь и далее планомерно развиваться в выбранном направлении, сочетая все источники информации — от Телеграм-сообществ профильной тематики до магистерских программ ведущих вузов. Важной составляющей успешного профессионального роста является наличие хорошего базового образования в области математики. С высшей математикой, статистикой и линейной алгеброй предстоит столкнуться всем, кто хочет начать свой профессиональный рост в области машинного обучения.
Так или иначе, даже если профильное базовое образование в области математики забыто, придётся вспомнить всё или почти всё в рамках онлайн-курсов по машинному обучению. На сайте Coursera достаточно много отличных курсов, с которых можно начинать изучение машинного обучения, например базовый курс «Машинное обучение и анализ данных», подготовленный совместно МФТИ и компанией «Яндекс». Или «Открытый курс по машинному обучению» от сообщества Open Data Science (ODS). Тем, кто «уже в теме», советую пройти курс «Advanced Machine Learning Specialization» от ВШЭ, а далее рекомендательная система Coursera подскажет вам полезные курсы, которые могут вас заинтересовать.
Важной составляющей успешного развития в области машинного обучения является хорошее владение английским языком, так как большая часть исследований в данной области публикуется на нём. Интересные разработки в области нейронных сетей от OpenAI, Google и Facebook также публикуются на английском языке. Тем не менее, важно также читать современную литературу по машинному обучению, выходящую на русском языке. Наиболее интересные издательства — это «ДМК Пресс» и O’Reilly, которые, наверное, знакомы многим программистам, так как публикуют достаточно много литературы, связанной с разработкой на различных языках программирования.
Не стоит забывать про различные соревнования по машинному обучению. Наиболее популярной площадкой является Kaggle, а в русскоязычном сегменте довольно популярен Boosters. Соревнования по машинному обучению помогут «добрать» и совершенствовать экспертные знания в конкретных областях машинного обучения, таких, например, как машинное зрение и обработка естественного языка. Не потеряться в море информации поможет общение с единомышленниками и профессионалами в данной области в рамках Slack-сообщества ODS. В этом сообществе можно найти массу полезной информации в различных областях машинного обучения, задать вопрос, на который Google не смог ответить, а также найти работу.
Источник: tproger.ru
