Как я начал свое путешествие в мир машинного обучения в Python, я был полностью потерян на том, что мне делать. Машинное обучение было последним увлечением в мире программирования, и я стремился шагнуть ногу в этот новейший мир в царстве программирования.
АИ станет следующим увлечением в ближайшие 50 лет или около того, и мое любопытство помогло мне отбросить некоторые возможные ресурсы, которые мне нужно было понять эту мрачную идею.
Введение CS50 к искусственному интеллекту
Сначала я наткнулся на эту ссылку выше, в которой Андрей Нг (Он потрясающий кстати) , очень известный эксперт по обучению машин, делится на математическую и концептуальную логику и понимание алгоритмов обучения машины. Я нашел этот очень образовательный, так как именно здесь я смог связать проблемы с учетом машин для оптимизации.
Далее я пошел в Элементы AI курс.
Элементы АИ.
В этом курсе я смог получить лучшее понимание фундаментальной логики и рассуждения за алгоритмами машинного обучения.
Теперь я думал, что я был готов погрузиться в программирующуюся часть машинного обучения. Тем не менее, курсы, которые я обнаружил, либо говорил только о коде, без объяснения понятия или показал код после объяснения концепций. Только до тех пор, пока я не увидел эту серию видео по CodeBasics То, что я действительно мог бы собрать вещи вместе.
Наука данных Полный курс для начинающих – CodeBasics
Он объяснил, что алгоритмы изучения машин, объяснили логику, стоящую за каждой линейкой кода, которую он писал, и какие шаги он принимал, чтобы использовать модель ML. Крича к нему и всем другим начинающим там, я бы порекомендовал вам следовать за ним.
Посмотрев на его видео, я думал, что пришло время, я начал свой первый проект ML. Подробнее об этом в следующем посте!
Оригинал: “https://dev.to/param3103/stepping-into-ai-world-3434”