Не могли бы вы подсказать, с чего начать погружение в машинное обучение. Код писать имею, пишу API и скрипты для работы, хочу освоить новую область.
Может еще кому будет полезно, перепощу здесь ответ.
Я в свое время начал вот с этой книжки*, но только потому что я джаваскриптизер и в тот момент учить пайтон не хотел, думал два языка не потяну (на самом деле нет).
Потом начал читать статьи на Хабре. В итоге решил, что это неверное не очень серьезно и пошел на курс по DataScience от Яндекса. И еле его домучал, страдал бОльшую часть из 8 месяцев. т.к. там дают плюс/минус базу из книжки выше и в конце каждого урока дают ссылки на тот самый Хабр, для самостоятельного изучения, который я и без них читал. Из интересного на курсе оказался только тот самый пайтон, который я не хотел начинать учить, но пришлось)
Но в целом, я бы не рекомендовал сейчас сильно погружаться в ML, если вы не студент мехмата. Без хорошей математической базы, там сейчас делать нечего. Лучше пользоваться наработками тех, кто уже двигает индустрию. Брать АПИ клоуда, опенаи, разбираться как они работают и делать полезные штуки для себя.
*Про эту книжку есть отдельная смешная история, может быть потом расскажу здесь)