происходит в машинном
https://stepik.org/lesson/83186/step/1?unit=59822
этот хороший, тоже для совсем начала
https://stepik.org/course/4852/syllabus
Специализация яндекса каноничный вариант.
На кагл можно лезть и рано, но больше смотреть чужие ноутбуки. Иначе можно заговнокодиться надолго.
круто что бесплатные)
а что за специализация от яндекса?
Специализация Машинное обучение и анализ данных | Московский физико-технический институт, Яндекс и E-Learning Development Fund https://coursera.org/specialization/machine-learning-data-analysis
это очень старый курс, есть новые лучше гораздо
Киньте ссылкой пожалуйста
я вот тут пытаюсь пройти https://www.datasciencecourse.ru/ . Но что-то очень многое раздражает. Если об альтернативе то курсы от биоинформатики есть на степике, от самсунга по комп. зрению, от МФТИ https://www.dlschool.org/. Наверное новые платные лучше, чем этот
меня лично подача материала, возможно лично мне не подошла, но когда люди регулярно в комментариях кидают ссылки с текстом: если вы не поняли что тут происходит, то идите сюда - я думаю, не у меня только проблемы. Ну и резкие скачки как в меме "учимся рисовать сову". Т.е. практика как то сильно оторвана от примеров
да есть такое, на специализации тоже такая проблема, без бэкграунда не запрыгнешь
да, вроде есть он в виде факультета прикладной математики, меня именно эмоционально выводит из себя)
меньше нытья :) с таким подходом вы ML не освоите
я именно про этот курс, оставляю свое мнение, конечно нужно многое самому делать, но если на что-то тратить свое время, то лучше выбрать что-то не такое устаревшее и лучше по подаче.
да там с 19 века мало что поменялось... регрессия она и в африке регрессия
там примеры в оригинале на 2 питоне, уже некоторых библиотек нет. А часть про нейросети настолько не очень , что ее не учитывают даже при прохождении
нейронок нет да, питон уже на 3 перевели
А почему по книгам не хотите?
в курсах больше практики (на первый взгляд) и возможность ее проверки. Но я курсы люблю, это с этим не задалось что-то
Обсуждают сегодня