С чего начать обучение машинному обучению / deep learning / data mining?

Question

[HoHsi]

Добрый день!
С чего начать обучение машинному обучению, учитывая что опыта в данной сфере - 0?
Если данная область имеет много направлений, хотелось бы углубиться в AI.

Есть-ли какие-то блоги и книги (желательно на русском языке)?

Так же желательно, что-бы примеры в статях / книге были на одном из данных языков (в порядке убывания):
* JS
* Python
* Java
* Ruby
* C

R, Prolog и т.п. - не интересуют, так как это узконаправленные языки.

Comments

[sim3x]

Какие материалы ты уже нашел?

[HoHsi]

sim3x: начал с поиска готовых библиотек на JS и изучением их кода, а так же прочел пару статей на хабре (из которых узнал что DL это круто, и по сути дела - все, так как материал был расчитан на уровень выше начального.)

https://github.com/harthur/brain - JS либа, была еще одна, но мне она показалось сложнее для начала.

Answer 1

[SolidMinus]

Т. Сегаран - программируем коллективный разум. Там есть некоторые методы машинного обучения. Сама книжка смесь вэба и Data Mining. Python

В этих двух книгах теория:

Питер Норвиг. Искусственный интеллект: современный подход
Книга П.С. Романов. Основы искусственного интеллекта

Библиотека scikit-learn с реализованными алгоритмами из книг выше. Python

Статья по ней на хабре: Введение в машинное обучение с помощью Python и Sc...

А также пригодится ( на более поздних этапах )
Козлов М.В., Прохоров А.В. Введение в математическую статистику. — М.: Изд-во МГУ, 1987.
Боровков А.А. Математическая статистика. Оценка параметров, проверка гипотез. — М.: Наука, 1984
Боровков А.А. Математическая статистика. Дополнительные главы. — М.: Наука, 1984.

На ранних этапах желательно знать курс теорвера и матстатики из школы. Что такое вероятность, дисперсия величины и т.д - иногда используются эти понятия. Особенно широко в генетических алгоритмах

P.S. Я сам пока учусь, список от человека, который занимается AI уже давно

Answer 2

[Merlin_ML]

Список книг, видео и курсов по машинному обучению и математике, всё на русском языке. Большая, качественная подборка. Почти все pdf'ки книг гуглятся.
https://ru.stackoverflow.com/a/683632/1084
не слушайте Арсений Кравченко, на русском языке вполне можно хорошо обучиться, а вот за последними трендами следить - да, нужен будет.

Answer 3

[protven]

https://habrahabr.ru/company/mlclass/blog/252743/ вполне понятно и, на мой взгляд, разумно написано.
Я прошелся по многим из перечисленных курсов еще до того, как эта статья была написана. Но сделал и много лишних движений.

Answer 4

[Арсений Кравченко]

https://github.com/ujjwalkarn/Machine-Learning-Tut...

Но вообще английский и Python / R - обязательны. На русском и на джаваскрипте далеко не продвинитесь.

Answer 5

[j875965]

Себастьян Рашка - Python и машинное обучение
Бринк Х., Ричардс Д., Феверолф М. - Машинное обучение

Answer 6

[toughwavee]

Помимо курсов, которые уже упомянули (от Andrew Ng и Яндекса/МФТИ на Coursera), могу посоветовать два курса, которые проходил сам:
* Введение в Computer Science и программирование от ... – научитесь писать код на Питоне, узнаете про некоторые виды алгоритмов и их свойства. Порешаете задачки. Мне помог научиться писать код и понимать, какую информацию искать, чтобы учиться дальше. Курс бесплатный.
* Программа Data Science на Яндекс.Практикум – добротный курс введения в ДС и машинное обучение. Из плюсов – хорошие прикладные бизнес-кейсы, созвоны с наставником (практикующим ДС) и проекты, которые проверяет человек. Из минусов – некоторые темы даны поверхностно (например работа с большими данными и Spark). Курс платный, с бесплатной вводной частью – можете попробовать – ваше это или нет.

Answer 7

[bladeser]

Посоветую еще глубокое обучение на python франсуа шолле и поддержу ответ про Яндекс практикум https://praktikum.yandex.ru/. Кроме этого есть куча других курсов и туториалов. mlcourse от ods хвалят.