Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
1. Изучите основы математики: линейную алгебру, теорию вероятностей и статистику. Это поможет вам понимать основные концепции машинного обучения.
2. Изучите основные алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, деревья решений, метод опорных векторов и нейронные сети. Начните с простых алгоритмов и постепенно переходите к более сложным.
3. Изучите программирование на Python, так как это наиболее распространенный язык программирования для машинного обучения. Научитесь работать с библиотеками машинного обучения, такими как Scikit-learn, TensorFlow и Keras.
4. Решайте задачи машинного обучения на практике. Найдите датасеты и попробуйте применить на практике теоретические знания, которые вы получили.
5. Присоединяйтесь к сообществу машинного обучения. Участвуйте в онлайн-курсах, форумах и конференциях, чтобы получить дополнительные знания и поделиться своим опытом.