Из языков строго python. Он похож чем то на Golang и на javascript так что сложностей в использовании не возникнет. С++ и R сразу нет. Потому что на С++ пишут в основном только сами библиотеки для ML либо что то очень быстрое наподобие анализа видеопотока в автопилотах и даже тогда прототип пишут на python, а R практически не развивается по сравнению с python и имеет более узкую сферу применения чем python.
В плане обучения можно сделать так:
1. Прочесть хорошую книгу по теме, потому что нужно знать термины и основные алгоритмы. Ну или хотя бы посмотреть курсы Andrew Ng Machine Learning. Для применения чужих библиотек на простых задачах этого в принципе достаточно.
2. Глянуть scipy, numpy и jupyter notebook. У scikit есть scikit learn, в котором реализованы некоторые популярные алгоритмы. Например SVM, decision trees и т.д. и есть доки под это дело для начинающих
scikit-learn.org/stable
3. Зарегистрироваться на kaggle.com и найти задачу про титаник. Вот она
https://www.kaggle.com/c/titanic Делаете решение как умеете. Можно взять простой gradient boost. Yandex как раз недавно выложил либу под это дело называется cat boost
https://tech.yandex.ru/catboost/ Банальное использование этой библиотеки может дать около 80% точности. Вот туториал
https://github.com/catboost/catboost/blob/master/c...
4. Прочитать про keras. Взять готовую модель для смешивания стилей изображений и сделать сайт наподобие ostagram.ru для смешивания изображений.
https://github.com/fchollet/keras/blob/master/exam...
5. Дальше всё зависит от вас, поскольку заработать в области ML непросто :) Когда прочтете хотя бы одну книгу по ML, регистрируйтесь здесь
ods.ai - это сообщество русскоговорящих специалистов в данной области.
