Честный совет начинающим студентам в области машинного обучения

Если вы только начинаете свой путь в машинном обучении и мечтаете стать инженером по машинному обучению или дата-сайентистом, то вот несколько несомненно полезных советов, которые помогут вам сориентироваться в этом непростом искусстве. Эти рекомендации основаны на опыте Бориса Мейнарда, исследователя в области машинного обучения, который потратил шесть лет на то, чтобы осуществить свою мечту.

Понимание основ

Прежде чем погрузиться в захватывающий мир генеративного ИИ и глубокого обучения, важно создать прочный фундамент, основанный на классических моделях машинного обучения. Это значит, что вам нужно разобраться с линейной регрессией, методами опорных векторов, случайными лесами и другими основными концепциями, такими как точность, полнота, F1-меры и матрицы ошибок.

Вы можете подумать, что эти классические модели – это прошлый век, но, как показывает практика, их использование по-прежнему актуально. Они не только увеличивают ваши шансы блеснуть знаниями на собеседованиях, но и помогают в разговорах с другими профессионалами в области ML. Да, у них есть своя ценность, и позnav их, вы получите такой необходимый базис.

Пререквизиты и начальное обучение

Запомните, чтобы начать изучать машинное обучение, необходима хорошая база в математике и программировании. Вот логичный порядок действий:

Математика и программирование

Убедитесь, что вы обладаете прочными знаниями в математике, особенно в линейной алгебре, вычислении и теории вероятностей. Кроме того, хорошее владение языками программирования, такими как Python, – необходимость.

Онлайн-курсы

Рекомендую просмотреть вводные курсы по машинному обучению, такие как курсы Эндрю Нга на Coursera или лекции MIT по глубокому обучению. Эти курсы дадут вам азы, которые необходимы в мире машинного обучения, а также предоставят вам практический опыт программирования.

Переход к практическим проектам

После завершения начальных курсов наступает время, когда нужно оставить теоретические знания и приступить к практике.

Обучение через проекты

Не стоит зацикливаться на конкретных курсах. Старайтесь как можно раньше начать работать над реальными проектами. Машинное обучение – это по сути эмпирическая наука, и четкого пути от А до Б не существует. Часто вы будете чувствовать себя потерянными и неуверенными в своем прогрессе. Не пугайтесь: это нормальная часть процесса обучения.

Работа над проектами, которые требуют различных техник или охватывают разные области, позволит вам обрести высокоуровневое понимание возможностей каждой техники и того, чего сделать не получится. Вы будете набирать практический опыт с каждым новым проектом и осознавать, насколько вы улучшились со временем.

Важность навыков программирования

Многие начинающие студенты в области машинного обучения заблуждаются в том, что работа в этой области заключается исключительно в знании алгоритмов. Вот ваше важное открытие:

Программирование

Инженеры и исследователи машинного обучения должны иметь сильные навыки программирования. Грег Брокман, соучредитель OpenAI, однажды заметил, что учить людей навыкам машинного обучения проще, чем навыкам программирования. Картинка от Google хорошо иллюстрирует, насколько значительная часть любого ML-проекта связана именно с программным кодом, а не с самим машинным обучением.

Оставайтесь любопытными и настойчивыми

Учеба в области машинного обучения – это долгосрочное обязательство.

Непрерывное обучение

Не прекращайте исследовать различные области машинного обучения, такие как языковое моделирование, обучение с подкреплением и тому подобное. Смотрите вводные лекции, работайте над проектами, постоянно развивайте свои навыки.

Этот процесс крайне важен. Не тратьте время на поиски идеального следующего курса. Вместо этого сосредоточьтесь на создании чего-то и учитесь через практический опыт. Ваши проекты сами по себе будут становиться лучше, более сложными и интересными с каждым новым шагом.

Реальные примеры и удовольствие от процесса

Помните, цель — не только учиться, но и получать удовольствие от процесса.

Развлечение

Старайтесь получать как можно больше радости от обучения. Строить проекты должно быть не только способом улучшить свои навыки, но и радостью. Путь к становлению великим инженером по машинному обучению – это одновременно и выгодный, и увлекательный процесс, особенно если вы готовы инвестировать в себя время и преодолевать сложности.

Заключение и дальнейшие шаги

Путь Бориса Мейнарда к тому, чтобы стать исследователем в области машинного обучения, занял шесть лет и был полон проектов, провалов и постоянного обучения. Вот основные тезисы, которые стоит запомнить:

• Изучайте основы: поймите классические модели машинного обучения и основные концепции.
• Переходите к проектам: начните работать над реальными проектами, чтобы получить практический опыт.
• Развивайте навыки программирования: осознайте важность программирования в машинном обучении.
• Оставайтесь любопытными и настойчивыми: непрерывно изучайте разные области ML и развивайте свои навыки через практические проекты.

Если вы серьезно настроены стать инженером или исследователем в области машинного обучения, помните, что это путь, который требует терпения, настойчивости и готовности учиться на протяжении всей жизни.

Хотите быть в курсе последних новостей о нейросетях и автоматизации?

Следите за нашим Telegram-каналом: @neuroko

Оставайтесь в курсе, сохраняйте любопытство и продолжайте учиться!