Перед началом разбирательства с темой собрал для себя список курсов, которые могут быть интересны.
Публикую, чтобы не пропадал зря.
Только ссылки. Свои комментарии вырезал — в исходном виде они никому кроме меня не помогут :-)
Нашёл серию статей с детальным рассказом о принципах работы нейронных сетей. Начиная от векторного произведения, через матрицы к персептрону и нейронам, Понятно, доступно и последовательно — без скачков через куски теории. С примерами на Python.
Остальной блог тоже интересен. У автора много вводных статей на математические и программистские темы.
На gamedev.ru пользователь AlexeyLarin создал тему с интересными вопросами о резюме программиста в геймдеве. Я ответил на форуме, а тут приведу развёрнутые версии ответов.
Продолжение жизни и работы с ошибками — обсудим штуки на уровень выше.
Эссе получилось большим, но точно найдутся упущенные моменты. Если я что-то забыл — пишите. Буду благодарен и за более интересные примеры.
Итак. Давайте подумаем, как мы предсказываем будущее всякое.
Предсказаниями мы занимаемся постоянно — это буквально суть нашего существования:
Это примеры «гарантированных» предсказаний, но даже они могут не исполнится:
Фактически, мы никогда не знаем актуальное состояние мира вокруг нас:
Мы даже не обладаем всей информацией о прошедших событиях.
Поэтому.
Каждое наше решение и действие основывается на предположениях о прошлом, настоящем и будущем.
Штуки, которыми мы создаём предсказания, называются моделями.
Отмучавшись с матаном, я решил, что времени на основательное разбирательство со всем машинным обучением уйдёт слишком много — надо срезать углы.
Поэтому следующей целью выбрал курс MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning.
Потому что MIT и по темам лекций видно широкое покрытие темы.
Курсом очень доволен.