Большой русскоязычный roadmap по машинному обучению: от первого import numpy до LLM, RAG, fine-tuning, AI-агентов и MLOps и лучших примеров вабкодинга.
Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и что должно получиться на практике после каждого этапа.
Roadmap разбит на 7 треков:
Фундамент: Python, математика, статистика, инструменты
Классический ML: scikit-learn, табличные данные, метрики, валидация
Deep Learning: PyTorch, CNN, RNN, training loop
LLM и трансформеры: attention, KV-cache, RAG, LoRA, агенты
Generative AI: изображения, видео, аудио, мультимодальность
MLOps и прод: Docker, Kubernetes, CI/CD, monitoring, serving
Специализация: CV, NLP, RecSys, RL, Safety
Roadmap не продаёт иллюзию “обучил модель - стал ML-инженером”.
В реальной работе много времени уходит на данные, метрики, деплой, мониторинг, воспроизводимость и разбор ошибок. Модель - только часть системы.
Хорошая мысль из roadmap: LLM не делает джуна сеньором. Она ускоряет того, кто уже понимает базу. Без базы человек просто становится оператором Copilot, который не может объяснить, почему всё сломалось.
По времени тоже без сказок:
0-3 месяца: Python, математика, классический ML
3-6 месяцев: Deep Learning и PyTorch
6-12 месяцев: LLM, RAG, fine-tuning, AI-агенты
12+ месяцев: MLOps, прод, масштабирование, специализация
Тут же собрано 7 болших бесплатных курсов по машинному обучению, математике и вайбкодингу!
Если давно хотели зайти в ML системно, а не прыгать между роликами про ChatGPT, Stable Diffusion и “топ-10 библиотек”, это хороший ориентир.
