Вы успешно подписались на Блог Naumen
Great! Next, complete checkout for full access to Блог Naumen
Добро пожаловать! Регистрация прошла успешно.
Отлично! Ваш аккаунт активирован, контент доступен.
Success! Your billing info is updated.
Billing info update failed.
Как выучить машинное обучение: книги, курсы, подходы — отвечают эксперты

Как выучить машинное обучение: книги, курсы, подходы — отвечают эксперты

2 минут чтения

Татьяна Зобнина рассказала изданию Tproger, как начинающим программистам освоить машинное обучение, рекомендовала полезные источники информации, курсы, подходы для быстрого погружения в тему.

Татьяна Зобнина 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