Привет!Думаете о старте в Machine Learning, но боитесь, что это слишком сложно, дорого и только для гениев? Давайте честно: большинство этих страхов — просто мифы. Миф 1: «Нужна докторская по математике» 🎓 Нет. Важна не зубрёжка формул, а интуитивное понимание, как работает градиентный спуск или чем SVM отличается от логистической регрессии. Понимание сути ценнее заучивания. Миф 2: «Нужно сразу учить нейросети» 🤖 Это как пытаться написать роман, не зная алфавита. Настоящее ML начинается с основ — линейных моделей и решающих деревьев. Именно они ведут от «гуглить строчку в sklearn» к реальному пониманию. Миф 3: «Без мощного железа никуда» 💻 Для большинства задач в обучении и работе вам хватит обычного ноутбука. Мощные видеокарты нужны для специфических задач в Deep Learning, а для остального есть облачные сервисы вроде Google Colab. Так чего же начать?С курса, где акцент стоит на понимании сути, а не на «Вот вам код, просто запустите». Мы создали именно такую программу — какой сами мечтали бы ее пройти в начале своего пути.
В следующем письме поговорим о том, какие задачи на самом деле решает ML-специалист (спойлер: не только котиков классифицирует). До скорого! Команда Proglib Academy. |
Чтобы отписаться от этой рассылки, перейдите по ссылке |
