Однажды в американский магазин Target пришёл разгневанный отец. Он кричал на менеджера за то, что его дочери-школьнице прислали купоны на детскую одежду и памперсы. Через пару дней он перезвонил, чтобы извиниться. Оказалось, Target узнал о беременности его дочери раньше, чем он сам. Это не магия и не шпионаж. Это работа базовых моделей машинного обучения. И это та самая вещь, которую упускает большинство новичков: они бегут строить крышу, забыв про фундамент. Все хотят сразу погрузиться в Deep Learning и нейросети, но пропускают то, на чем все держится:
Это и есть фундамент. Без него ваш «дом знаний» просто рухнет при первом же серьёзном проекте. Нельзя понять, как работает сложный ансамбль, если не понимаешь, как устроено простое дерево. Именно поэтому наш курс «ML для старта в Data Science» построен как прочный дом. Мы начинаем с фундамента и шаг за шагом возводим стены, чтобы вы не просто «запускали модельки», а понимали, что происходит внутри, и могли этим управлять.
В следующем письме поговорим о том, почему ваш первый ML-проект должен быть «скучным» (и почему именно такие проекты ценят работодатели). До скорого! Команда Proglib Academy. |
Чтобы отписаться от этой рассылки, перейдите по ссылке |