Привет, Хабр! Меня зовут Виктор Кантор, я директор центра Big Data МТС. В этой статье расскажу о треках и профессиях в ML. Дам общие рекомендации по развитию. Считайте, что эта статья — базовая инструкция, дающая понимание, как в этой сфере карьерно можно жить и профессионально…
Картинка отсюда. Machine Learning от Stanford University Machine Learning Foundations: A Case Study Approach от University of Washington CS188.1x: Artificial Intelligence от University of California, Berkeley Practical Machine Learning от Johns Hopkins University Introduction to Artificial Intelligence от Stanford University Artificial Intelligence for Robotics от Stanford University Introduction to Machine Learning Course от Stanford University Читать дальше →
Линейная алгебра в Data Science и Machine Learning является основополагающей. Новички, начинающие свой путь обучения в области Data Science, а также признанные практики должны развить хорошее понимание основных понятий линейной алгебры.Специально к новому старту курса математика и Machine Learning для Data Science делимся переводом статьи Бенджамина Оби Тайо — физика, кандидата наук и преподавателя Data Science — о том, что нужно знать, чтобы лучше понимать Data Science и Machine Learning. Читать далее
Глаза боятся, а руки чешутся! В прошлых статьях мы разобрались с технологиями, на которых строятся блокчейны (Что нам стоит блокчейн построить?) и кейсами, которые можно с их помощью реализовать (Что нам стоит кейс построить?). Настало время поработать руками! Для реализации…