Машинное обучение: как начать

Машинное обучение – это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам обучаться на данных и делать прогнозы. Для старта необходимо изучить основы Python, так как это основной язык программирования в данной сфере. Затем стоит освоить библиотеки NumPy и Pandas, которые используются для обработки данных. После этого можно изучать алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, деревья решений и нейронные сети, используя Scikit-learn и TensorFlow. Важно разбираться в основах статистики и линейной алгебры, так как они играют ключевую роль в построении моделей. Практика с реальными датасетами, например на платформе Kaggle, поможет закрепить знания и подготовить портфолио для будущей работы.