Привет, хаброчеловек!В этой статье мы обсудим путь среднестатистического обывателя в Machine Learning, а именно — как стать ML-инженером. Поговорим о специфике области, какие требуются знания и скиллы, что нужно делать и с чего начать. Читать далее
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
Это статья с 21-ой ссылкой о подготовке к собеседованиям. Я собеседовался на позиции Machine Learning Engineer. Разобрал основные этапы (алгоритмы, machine learning system design, поведенческий этап) и как к ним готовиться. Читать далее