Ответы пользователя по тегу Машинное обучение
  • Достаточно ли материалов KhanAcademy по математике чтоб было возможно учить MachineLearning?

    @Alibaba2018
    Я не знаю какой у Вас уровень математики, но из личного опыта (не скажу что вообще я такой эксперт тоже, даже больше наоборот, только пытаюсь закончить несколько больших проектов на Kaggle сейчас), но при практике у западников как таковой математики там вообще практически нет (самое главное понимать общие концепты из математики), и упор делается больше на качественный программинг. Если же изучать Дата Саенс по русско-язычным ресурсам, то здесь пихают математику прям по самое не балуй.

    Как пример, вот я сейчас делаю Дата Саенс, пытаясь проанализировать как друг против друга играют Ливерпуль и Мадрид Реал))) и т.к. я все таки не профессиональный программист, многие проблемы у меня возникают больше с кодом, нежели чем с математикой
    Ответ написан
  • Какие видеокурсы по машинному обучению посоветуете?

    @Alibaba2018
    Машинное обучение в какой области?
    - Computer Vision
    - Natural Language Processing
    -Big Data
    - Time series (for Finance?)
    - Robotics
    etc
    Ответ написан
  • Как учить математику для машинного обучения?

    @Alibaba2018
    1.Найдите на youtube канал этого товарища по линалу:
    https://www.3blue1brown.com/
    2. матана много знать не надо, только понять что такое оптимизация
    3. курс Andew Ng на youtube тоже норм базу обьясняет
    4. udacity курс по Data science очень детально покрывает минимальную базу по математике
    5. потом читайте Gareth James "Introduction to Statistical learning", там с виду сложновато, формулы особенно итд итп, но по сути все очень просто, если на них не слишком сложным взглядом смотреть
    Ответ написан
  • Какой алгоритм машинного обучения выбрать?

    @Alibaba2018
    Карта для новичков, как лучше выбирать алгоритмы в scikit learn:
    https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_l...

    Вам скорее всего нужно смотреть либо linear regression, либо KMeans Clusterin имхо,
    в зависимости от количества параметров
    Ответ написан
  • Существует ли курс/статья/книга где приведен полый алгоритм освоения машинного обучения?

    @Alibaba2018
    1. Базовый курс по Питону (Если никогда в жизни вообще не программировали начинайте с Learn Python the Hard Way -> Python Crash Course by Eric Matthes -> Automate Everything -> John Zelle "Python Programming"
    (обязательно(!) делать все упражнения - набивать руку, т.к. только материал будет действительно осваиваться)
    (если же уже есть опыт в программировании: Allen Downey - Think Python, Diving into Python и Learning Python (Lutz))
    1A: Обязательно нужно знать алгоритмы чтобы вообще понимать что такое более-менее профессиональное программирование: Самая лучшая и детальная книга по алгоритмам на Питоне имхо: "Data Structures and Algorithms in Python" by Michael T. Goodrich, Roberto Tamassia, Michael H. Goldwasser
    1Б: на yotube есть канал Lucid Programming, где автор тоже показывает очень много алгоритмов на примерах
    2. потом изучать хорошо матан(single variable calculus + multi variable calculus)/линал/статистику и probability: на уровне понимания концептов (можно учить по Khan Academy или Udemy, где я брал классы по Calculus от Krista King, мне понравилось как она обьясняет)
    Есть неплохие видео от Imperial College of London по математике:
    Mathematics for Machine Learning full Course || Linear Algebra || Part-1 https://youtu.be/T3TpdPmTLso
    Mathematics for Machine Learning Full Course || Multivariate Calculus || Part -2 - https://youtu.be/m998PdOCFcY
    3. Далее бесплатный курс по ML от Andrew Ng на YouTube и Courser'a - бесплатно
    3.А Также очень детальный курс по математике от создателей DS для R: An Introduction to Statistical Learning - University of Southern California - доступна бесплатно - где вся подноготная математики показывается очень детально
    4. Hands-on machine learning with scikit-learn and tensorflow - o'reilly - куча практики и теории
    5. Python for Finance - O'Reilly - вообще у O'Reilly по Python очень неплохие книжки по питону и МО, где можно много чего увидеть in action
    6. куча курсов за $10 на Udemy от Jose Portilla (в том числе R, SQL, Spark with Python, Spark with Scala, Computer Vision, NLP, Plotly, Algorithms, Python for Finance, Deep Learning: TensorFlow, Keras итд итд итп,) - если будте брать на udemy курсы и показывает больше чем $10, напишите коммент - дам промо код по кот. скидка 94% - код дается уже купившим его курсы)
    7. очень крутой канал на YouTube у Siraj Raval по Data Science - куча примеров, видео, инфы итд итп (найдите там видео как выучить Data Science in 3 months, там тоже очень много ресурсов, но имхо за 3 месяца, как он говорит, нереально)
    8. "data science from scratch by joel grus" старая книжка тоже от O'Reilly
    на самом деле, я бы советовал начинать с неё, даже если нет вообще никакого опыта и вообще ничего не понятно, т.к. она дает весь план что нужно учить и как организовать себе весь процесс (и потом периодически к ней возвращаться, сверять с планом)
    Также очень похожая есть книга Python for Data Analysis Book by Wes McKinney (создатель pandas), но чуть-чуть попроще, и я бы все равно советовал их вместе обе прочитать, т.к. эта намного больше концентрируется на data cleaning'e

    Вообще, Data Science на самом деле очень не сложная дисциплина по сути, просто действительно нужно много знать для того чтобы там реально начать что то делать, т.е. большой порог для вступления, но сами алгоритмы очень и очень легкие и писать, и работать с ними итд итп. Более сложнее готовить дату, моделировать, как то пытаться к ней поступиться, чтобы начать работать, а сам процесс и код на питоне проще простого.

    Ну и как Вам написали выше, как освоите всё вышесказанное (хахаха), welcome после этого всего на kaggle, чтобы начать уже делать это всё на практике;)
    Ответ написан
  • Какие книги для начинающего по Data Science?

    @Alibaba2018
    Нужно знать Python хорошо, в первую очередь, и решать задачки, а не теорию учить для DS. Библиотеки: Numpy, Pandas, Matplotblib, Scikilearn, Seaborn итд. в особенности.

    Если уж хочется hardcore математики, то тогда сразу читать книгу от создателей этой науки ISLR by Gareth James (доступна бесплатно на сайте унивеститета в pdf).

    Мне очень понравились лекции Jose Portilla на udemy.com. Вроде там еще есть лекции гражданина Еременко неплохие по теме, но я у него брал только курс по Tableau.

    "Learn Data Analysis with Python" by Henley, Wolf: сейчас начал, но это только задачки и то что работодатели требуют для трудоусторйства по сути, а не пространственную теорию.
    Ответ написан