машинное обучение — это способ упростить задачи, делать то, на что уходят годы, новый способ использования данных, новое поле возможностей и продвижения, позволяющее создавать более качественные модели. чтобы делать так много вещей, во-первых, нам нужно научиться осваивать машинное обучение. в сети есть много ресурсов, некоторые из них структурированы, некоторые неструктурированы, мы должны сами решить, где учиться и сколько учиться. в некотором смысле это очень хороший подход, потому что мы сами пытаемся стать фанатом машинного обучения.
Теперь, когда мы находимся на нашем первом выборе, мы должны предпринять несколько хороших шагов, чтобы сэкономить время, например, какие основные вещи нужно изучить в первую очередь, которые составляют всю экосистему машинного обучения.
чтобы немного упростить, вот дорожная карта или шпаргалка по машинному обучению. Сосредоточьтесь на темах и изучайте их по мере того, как мы учимся медленно, дорожная карта становится яснее в нашем уме, и мы создаем собственную карту ума.
Чтобы стать хорошим машинным учеником, во-первых, и в большинстве случаев нам всем нужно чувствовать и ощущать текстуру, запах каждого компонента данных, которые мы получаем из любого Источника, мы должны обрабатывать данные, очищать и делать их красивыми. руда (минерал) нашей окончательной алмазоподобной модели
наконец, ободряющая цитата для вашего путешествия по машинному обучению: наш разум также является так называемой виртуальной машиной. никто точно не знает, откуда вдруг только что пришли эти большие идеи. машинное обучение — это способ узнать такие более увлекательные и ошеломляющие любопытные вопросы.
