Пару месяцев назад начал делать заметки на тему поста с намерением не спеша накопить к лету и опубликовать. А тут некоторые прогнозы сбываться начинают :-D Поэтому закину что есть, без сроков и гарантий.
База для прогнозов:
Поскольку даты для для прогнозов не указываю, можно считать их скорее трендами, направлениями эволюционного давления, чем конкретными событиями.
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 :-)
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.
Чёрт дёрнул вспоминать вышку. Я планирую немного забатанить машинное обучение, но сперва решил вспомнить, чему меня в университетах учили. Тем более, что математического анализа мне иногда не хватает.
Поэтому я нагуглил на Stepik курс с пятью звёздами сразу в двух частях (1, 2) за авторством Александра Храброва.
Первую часть я прошёл за 6 полных дней на 100%. Вторую, с перерывами, дней за 10 на 87%: стало жалко времени и сил. График в заголовке намекает на причину :-)
Попутно накопил заметок о курсе, о том как «правильно» учить математике. И как ей учить не надо.
Само собой, всё с моей колокольни.