Комментарии 15
Спасибо за подборку. +1. Не могли бы рассказать поподробнее зачем нужен machine learning? В последнее время очень много материалов на эту тему мелькает. Старательно архивирую не читая. Чем новые Python-based инструменты лучше старых SPSS, SAS и Excel?
Машинное обучение – это ещё один способ решения задач. Обычно требуется в тех задачах, где не получилось придумать алгоритм. Например, для распознавания картинок. Или для больших данных (aka bigdata). Например, ваш сервис используется миллионами пользователей и генерирует гигабайты в день.
Если все ваши данные помещаются в табличку Excel, то вам, вероятно, не требуется машинное обучение.
Если все ваши данные помещаются в табличку Excel, то вам, вероятно, не требуется машинное обучение.
Понятно, спасибо. Если речь только о сервисах, которые генерируют гигабайты в день, то, как мне представляется, востребованность на рынке труда навыков, связанных с machine learning, должна быть весьма ограниченной, потому что таких сервисов относительно мало: соц.сети типа facebook, ВКонтакте, распределительные платформы для видео-аудио типа ютуба и тп.
Automotive тоже. Самый яркий пример — Тесла, но другие тоже начали
Задач по ml много не только там, где есть big data. Плюс для применения ml в своих продуктах не обязательно обладать собственными Big Data. Модели, обученные на данных, отлично отдаются/продаются и можно встроить распознавание лиц в свое маленькое приложение. Для этого не обязательно иметь Phd конечно, но что-то понимать нужно.
А есть где-то покупатели моделей, которые публикуют где-то свои объявления о покупке? В объявлениях так и написано, что модели должны быть сделаны именно с использованиям ML, а модели на SAS или Excel не принимаются?
Не знаю есть ли где-то объявления покупателей, но на маркетплейсе амазона продают aws.amazon.com/marketplace/solutions/machine-learning/pre-trained-models
Так я и не писал про excel и SAS. Статья не о том, комментарий тоже не про то
Так я и не писал про excel и SAS. Статья не о том, комментарий тоже не про то
профессор Фортран одобряет
Они что все на англицком?
Учить по видосикам, отвратительное занятие. Лучше статьи или книжки читать. И исходники удобнее расположены и можно всегда перечитать момент который не понял, а видосики смотреть это чисто для общего развития без практического применения.
видео когда объясняет доходчиво статьи весьма хороши. К примеру, www.youtube.com/channel/UCZHmQk67mSJgfCCTn7xBfew
Было б ещё ради чего учить. Этому даже в российских ВУЗах практически не учат, наверно потому что смысла особого не видят. Зато как грибы после дождя возникла масса онлайн-школ с платными курсами. Но уж больно противоречивые мнения о полезности этих курсов в интернете пишут.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Большое спасибо за подборку. Видео отличное дополнение книг и статей.
Рекомендую еще телеграм канал вот этого парня
https://t.me/datafeeling
Зарегистрируйтесь на Хабре , чтобы оставить комментарий
21 канал на YouTube, где вы можете бесплатно изучить ИИ, машинное обучение и Data Science