Начну с новости:
с сентября буду вести семинары по машинному обучению для 2-го курса бакалавриата в Центральном Университете 🎓🎉
Для меня это крутая возможность вернуться в преподавание, изучить запросы студентов и поделиться с вами стратегией по изучению ML 🤖
За такую возможность благодарю бывшего коллегу и автора курса - Рому Васильева 🤝
Теперь к полезному: в прошлом посте я обещал поделиться материалами по ML. Делюсь))
На первом курсе я начинал с лекций курса по интеллектуальному анализу данных от топового лектора ФКН Вышки - Евгения Соколова 🧐
Плюс этого курса в том, что лекции курса можно смотреть даже не освоив программирование, а из математики потребуются лишь определения матрицы и производной, всё остальное будет поясняться прямо на лекциях 📹
Из такого описания может показаться, что курс поверхностный, однако это вообще не так, и спустя несколько лекций уже будут разбираться сложные модели, но вы уже будете к этому готовы. А для самых ненасытных есть подобный курс по нейросетям и прикладным задачам анализа данных (их я тоже закончил, рекомендую)
Помимо лекций должна быть практика. На сайте остались записи семинаров по этим курсам, можно посмотреть их или же в идеале применить изученные методы на интересных тебе датасетах (одно время я предсказывал стоимость футболиста по его признакам) - скорее всего в этом случае у тебя будет больше желания ✍️
Поздравить меня можно реакцией 🎉
Скидывай пост другу, который изучает ML 🤖