Не ленись по нейросетям учись

НЕ ЛЕНИСЬ –ПО НЕЙРОСЕТЯМ УЧИСЬ.


С чего начать: базовый план
Основы математики (базовый минимум):

линейная алгебра: векторы, матрицы, операции над ними (A;x=b);

теория вероятностей: распределения, условные вероятности (P(A;B));

математический анализ: производные, градиенты (;f(x)).

Программирование
Освойте Python — основной язык для ML:

синтаксис и структуры данных;

библиотеки: numpy (матричные вычисления), pandas (анализ данных), matplotlib (визуализация).

Базовые концепции ML
Изучите:

обучение с учителем/без учителя;

метрики качества (точность, полнота, F
1
;
 -мера);

переобучение и регуляризация.

Пошаговый путь обучения
Этап 1. Начальный (1–2 месяца)

курс «Введение в Data Science и ML» (Stepik, Coursera);

практикум: анализ набора данных Iris в pandas;

проект: простая линейная регрессия для предсказания цен.

Этап 2. Средний (3–4 месяца)

алгоритмы: деревья решений, SVM, kNN;

фреймворки: scikit-learn;

проект: классификация изображений рукописных цифр (MNIST).

Этап 3. Продвинутый (5–6+ месяцев)

нейронные сети: полносвязные, свёрточные (CNN), рекуррентные (RNN);

фреймворки: TensorFlow, PyTorch;

проекты:

генерация текста с LSTM;

распознавание объектов на изображениях.

Где учиться: проверенные ресурсы
Бесплатные курсы:

«Основы машинного обучения» (МФТИ, Stepik);

«Neural Networks and Deep Learning» (Andrew Ng, Coursera);

лекции «Deep Learning School» (VK, YouTube).

Книги:

И. Гудфеллоу «Глубокое обучение» (базовый учебник);

Ф. Мэтис «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow».

Соревнования и практика:

Kaggle (задачи разного уровня сложности);

AI Journey Contest (российские соревнования).

Практические советы
Регулярность важнее интенсивности
Выделяйте 30–60;мин ежедневно вместо редких марафонов.

Метод «Learn by doing»
После каждой темы реализуйте мини;проект:

изучили классификацию ; решите задачу на Kaggle;

освоили CNN ; создайте модель для распознавания кошек/собак.

Сообщество
Присоединяйтесь к Telegram;чатам и форумам:

«Data Science в России»;

«Deep Learning Russia».

Портфолио
Сохраняйте код проектов на GitHub с описанием:

постановка задачи;

использованные методы;

достигнутые метрики.

Типичные ошибки новичков
попытка охватить всё сразу ; фокусируйтесь на одном направлении;

игнорирование математики ; без неё сложно понимать алгоритмы;

копирование кода без понимания ; разбирайте каждую строку.

Дальнейшее развитие
После освоения основ можно углубиться в:

компьютерное зрение (CV);

обработку естественного языка (NLP);

генеративные модели (GAN, диффузионные модели);

reinforcement learning.

Итог: начните с основ математики и Python, последовательно проходите курсы, закрепляйте практикой на реальных данных. Через 6–12 месяцев регулярной работы вы сможете решать прикладные задачи и претендовать на junior;позиции в ML.