Помните свой первый проект в ML? У меня это было аж десять лет назад — ещё в колледже, когда я пыталась создать модель для кластеризации музыки, чтобы находить похожие, но не полностью идентичные аудиозаписи (не как в Shazam! 😅).
Сейчас задача звучит как вполне решаемая, но в то время, в мире, где не было готовых курсов, понятных гайдов, а scikit-learn только-только начинал набирать популярность, каждый алгоритм приходилось писать с нуля, продираясь сквозь англоязычные научные статьи. Довольно часто из-за очевидных ошибок кластеризация не заводилась или работала не так, как должна, и не было GPT, чтобы подсказать, где ошибка.
Однако самое сложное было не в математике или программировании. Самое сложное — это отсутствие комьюнити. Не было Telegram-чатов с экспертами, YouTube-каналов с разборами алгоритмов, понятных курсов без математической жести.
Но знаете что? В итоге оно получилось, заработало, а со временем пришло понимание алгоритмов, накопилась база знаний, появились пет-проекты, первая работа в ML, хотя путь был в разы сложнее, чем мог бы быть с правильным наставничеством.
Сильно позже, когда я уже начала преподавать, у меня была чёткая цель: стать тем ментором, которого мне так не хватало. Я знаю, каково это — тонуть в статьях, книгах, курсах, не понимая, как структурировать свой путь и применить теорию на практике.
Сейчас, работая над курсом «ML-инженер», я делаю то, о чём когда-то мечтала — адаптирую сложный материал для людей разного уровня, превращаю математические формулы в понятные объяснения и показываю, как теория работает в реальных проектах.
Приглашаю вас присоединиться и начать путь в машинном обучении без боли и страхов, под руководством опытного ментора 🧡
➡️ Записаться на поток ML-инженера со скидкой 25%
📊 Simulative