В данной статье я расскажу и покажу на примере, о том, как человек с минимальным Data Science опытом, смог собрать данные из форума и сделать тематическое моделирование постов с использованием LDA модели, и выявил наболевшие темы людей с глютеновой непереносимостью.
В прошлом году мне нужно было срочно подтянуть свои знания в области машинного обучения. Я менеджер продуктов для Data Science, Machine Learning и AI, или по-другому Technical Product Manager AI/ML. Одних бизнес навыков и умения разрабатывать продукты, как это обычно бывает в проектах, направленных на пользователей не в технической сфере, не достаточно. Необходимо понимать основные технические концепции индустрии ML, и если нужно, суметь самому написать пример для демонстрации продукта.
Я около 5 лет разрабатывала Front-end проекты, разрабатывала сложные веб приложения на JS и React, но машинным обучением, ноутбуками и алгоритмами никогда не занималась. Поэтому, когда я увидела новость от Отус, что у них открывается пятимесячный экспериментальный курс по Машинному обучению, я, не долго думая, решила пройти пробное тестирование и попала на курс.
В течении пяти месяцев, каждую неделю проходили двухчасовые лекции и домашние задания к ним. Там я узнала об основах ML: различные алгоритмы регрессии, классификации, ансамбли моделей, градиентный бустинг и даже немного затронули облачные технологии. В принципе, если внимательно слушать каждую лекцию, то примеров и объяснений хватает вполне для выполнения домашних заданий. Но все же иногда, как и в любом другом кодинг проекте, приходилось обращаться к документации. Учитывая мою полную рабочую занятость, учиться было достаточно удобно, так как я всегда могла пересмотреть запись онлайн лекции.
