Привет всем!!! Надеюсь, вы все в целости и сохранности.
Это мой первый блог на Medium, и я надеюсь извлечь из него пользу.
Честно говоря, я тоже новичок в области машинного обучения. Я пробовал много вещей, чтобы получить хорошее представление о концепциях машинного обучения, таких как запись на несколько курсов, чтение блогов, просмотр видео на Youtube и т. д. Это были довольно полезные способы получения знаний, но проблема, с которой я столкнулся, заключалась в том, что я не мог понять работу сложных алгоритмов, где какой алгоритм использовать? и было много жаргона, который мне было довольно трудно понять. Из-за этого я сдался и перестал учиться.
Основная причина, по которой я не мог четко понять концепции, заключалась в том, что у меня не было хорошей базы, и я хотел закончить все концепции за пару месяцев….УЖАС!!!
Ага-ага…. Вы все знаете… К УСПЕХУ НЕТ КОРОТКОВ
За последние несколько недель я использовал различные источники для создания дорожной карты, которая, по моему мнению, подходит для хорошего понимания концепций машинного обучения.
ДОРОЖНАЯ КАРТА
- Основы SQL
- Основы программирования на Python (Numpy, Pandas, Matplotlib и т. д.)
- Математика и статистика (вероятность, линейная алгебра и т. д.)
- Исследовательский анализ данных
- Базовые модели машинного обучения (линейная регрессия, логистическая регрессия, наивный байесовский анализ и т. д.)
- Модели машинного обучения высокого уровня (SVM, древовидные модели и т. д.)
- Обработка естественного языка
- Глубокое обучение (нейронная сеть, сверточная нейронная сеть)
- Обучение с подкреплением
- Подготовьте и сдайте AI-102: Проектирование и внедрение решения Microsoft Azure AI
Не волнуйся!!! Это не заканчивается здесь. Я буду делиться своим прогрессом, ведя блоги по вышеупомянутым темам.
Пожалуйста, поделитесь своими мыслями и мнениями в комментариях.
Это все на данный момент. Следите за обновлениями!!!!!