LINUX.ORG.RU

Начать с матана и статистики.

yvv ★★☆ ()

Читай: Петер Флах Машинное обучение … - хорошая книга, для введения и хорошей базы самое оно. Николенко «Глубокое обучение», это методы обучения и глубокое обучение, тоже чёткая книга, если осилил обе(Флах и Николенко), то дальше развиваться только практикой, только по мере набора опыта. Если хочешь что-то сверхлегкое доходчивое по нейросетям, то это Тарика Рашида читать или Рутковского и др., у них есть пара книг одновременно по нейросеточкам, генетическим алгоритмам и нечёткой логике. Также, если не страшен аглицкий(хотя на русском ей богу книг уже за глаза), то интересными считаю Погружение в в глубокое обучение(Dive into deep learning), 100 страничная книга по машобучению(The Hundred Page Machine Learning Book, она и на русский переведена издательством Питер, под названием «Машинное обучение без лишних слов», но в продажу поступит только в конце февраля, книга хорошая и насыщенная) и мне ещё нравится Machine Learning Refined(хорошо проиллюстрирована математика под методы обучения). Также я забыл упомянуть, что лезть без знаний матстатистики и матана бесполезно и вот как раз по матстатистике рекомендую настоящую жемчужину современного образования «наглядная математическая статистика» за авторством Лагутина.

AKonia ★★ ()
Последнее исправление: AKonia (всего исправлений: 3)
Ответ на: комментарий от Alexandrietz

Смотря как глубоко, если потыкать нейросеточки на питоне, то тарика рашида хватит, если что-то по серьёзнее, то желательны знания технаря 2+ курса, машобуч это же не столь про нейросетки и про ИИ, сколь про методы оптимизации(матан, диффуры, линал и ангеом) и матстатистику, если не понимать теории, то уедете, но недалеко, можно попробовать галопом по европам прокатиться, но тогда споткнётесь на первой не совсем стандартной задаче или на задаче с малым объёмом данных.

Если вам не очень привычно посмотрите тарика рашида, а затем метод k ближайших соседей(один из самых простых алгоритмов обучения) если поймёте, то и большую часть остального потянете, по крайней мере применять на основе готовых библиотек сможете, но более глубокое понимание принципов работы методов поможет лучше подбирать параметры и быстрее обучать модель или нейросетку.

AKonia ★★ ()
Ответ на: комментарий от AKonia

А пошагово что следует сдеалть, чтобы ввалиться туда? Какую математику необходимо знать, то есть какой уровень? Например, линал физфака подойдет?

Alexandrietz ()
Ответ на: комментарий от Alexandrietz

Ещё раз если влиться это лишь использование, вы можете просто прочитать список методов обучения и когда какой применять, обойдётесь знаниями программирования, правда быстро споткнётесь, когда закончатся готовые решения с SO и профильных сайтов, если по серьёзному вливаться с матиматикой и блекджеком, то желательно знать: тервер и матстат(основы, распреденения и их функции, проверка гипотез, корреляция, ковариация), матан(интегральное и дифференциальное исчисления = пределы, ряды, интегралы), линал(матрицы и всё с ними связанное, в т.ч. собственные и сингулярные числа, многообразия, различные типовые матрицы, разложения матриц), методы оптимизации(мат программмирование и все все все), численные методы, дискретная математика(в основоном теория множеств и графы). В целом это не столь обязаловка сколько оптимум, линал и тервер и матан это для доказательств и оценок, чтобы понимать как оценивать и работать с имеющимися данными и выбирать ~лучший метод обучения, методы оптимизации это по сути про костяк почти любого методы обучения, т.к. оптимизация это если не все то почти каждый метод.

AKonia ★★ ()
Последнее исправление: AKonia (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от Alexandrietz

В интернете этом вашем есть перцы, которые выкладывают видеоуроки по ML, мягко говоря, не совсем понимая, как эта вся математика работает. На уровне революционного чутья. И ничё, некоторые стандартные вещи у них неплохо получаются, даже деньги делают на этом какие-то. Но чтобы вникнуть, как всё это работает, конечно первые три курса вышки с мат. уклоном необходимы.

yvv ★★☆ ()
Ответ на: комментарий от Alexandrietz

А надо ли иметь степень кандидата, чтобы ввалиться и туда?

Можешь иметь хоть дочь кандидата, главное мозги, мне кажется.

Zhbert ★★★★★ ()
Последнее исправление: Zhbert (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от Alexandrietz

А за сколько с нуля можно дорасти до этого уровня?

От мозга зависит.
Тебе оно зачем? Серьезно спрашиваю, не для «не нужно!», а просто.
Если по работе - одно дело, если для себя, то самый топчик - берешь и тыкаешь. А дальше сам поймешь, пошло оно тебе или нет.

Zhbert ★★★★★ ()
Ограничение на отправку комментариев: только для зарегистрированных пользователей