Для себя я уже сделал вывод: нужно, прежде всего, практиковаться. Сначала буду тренироваться на задачах похожего типа, но с самыми простыми конструкциями из программирования, чтобы сконцентрировать всё внимание именно на извлечении той самой математической модели.
От себя добавлю, что формулы в задачах довольно простые, но, как я уже сказал, держать всё в голове и переводить всё в код пока вызывает у меня затруднения.
Я думаю, что я еще не сильно развил у себя алгоритмическое мышление. Ведь когда говорят, что нужно проверить или создать, всё намного легче, но когда нужно доставать условия и формулы прямиком из условия задачи, уровень сложности для меня значительно поднимается. Было бы интересно, если вы поделитесь своим опытом в этом вопросе. Например, трудно ли было вам, или как вы смогли преодолеть этот этап.
Максим Припадчев, Еще раз здравствуйте. У меня появилась новая проблема: недавно я решил порешать задачи из книги по C# на Python. Когда задачи были на бесплатном курсе по Питону, я, конечно, мучился, когда только начинал, но не настолько. Там были задания из разряда «Проверьте строку на...» и так далее. Иногда было непросто, например с вложенными списками, но я смог их преодолеть. В книге задачи в основном на извлечение математической модели, я решил несколько, но когда дошел до повышенного уровня... Дело было не в том, что я не знаю, как написать if или создать список, я просто не могу извлечь формулы, понять формулировки и того, что от меня требуется. Мозг начинает кипеть и путаться во всём этом. Как быть, чтобы лучше понимать условия и переносить их в код?
Максим Припадчев, Я правильно понял, если я пойму общую картину, то смогу более легко "существовать" в ML. Например, пойти глубоко изучать базу (линейная регрессия и тд) или другой фреймворк (например, PyTorch)?
Но я пока не изучаю DL, я даже линейную регрессию не могу на чистом Numpy реализовать, тк не знаю мат анализ. Нужно ли так рано начинать изучать его?@Maksim_64