"Machine learning" tanulásához mit ajánlotok?

OK, ha hobbi szinten érdekel a dolog, akkor egyáltalán nem kell matematika hozzá. A gépi tanulásos módszerek általános működését kell valamennyire megérteni, nagyjából ismerni a különböző módszerek erősségeit/hátrányait. A felhasználás szempontjából sokkal fontosabb, hogy az adatokat, amivel dolgozni fogsz jól értsd, bizonyos típusú adatokhoz bizonyos fajta ML algoritmusok "valók" illetve az algoritmus kiválasztását a megválaszolandó kérdés is befolyásolja, és persze el kell dönteni a végén, hogy az amit a AI kidob értelmes-e.

Elmondom, hogy én hogy csinálnám:

0 - Attól függően, hogy járatos vagy-e adatokkal történő munkával, elvégeznék Courserán egy bevezető Data science with python kurzust. De, ha ismered a pandas és numpy könyvtárakat, akkor ezt ugrod.

1 - A Courserán a legjobb a Stanford-os machine learning kurzus. Azt én is elvégeztem, de megszenvedtem vele. Érzésem szerint egy bevezető kurzushoz képest, túl sok benne a matek, és túl elméleti. A deep learning-et sem erőltetném. Én kezdésnek inkább a "Machine learning for all-t" választanám. Bevezető kurzus kezdőknek. Ha érdekel, mehetsz tovább.

2 - Továbbra is a Courserán maradva én elvégezném a Washington egyetem Machine Learning speciációját. Ez több kurzusból áll, de mind gyakorlatias, Python alapokon. Matek csak annyi van benne amennyi nagyon szükséges.

3 - Ha itt még mindig érdekel az elmélet, akkor végezném el Andrew Ng Machine Learning kurzusát (ez a Stanfordos) ugyancsak a Courserán. De ez nem szükséges szerintem.

4 - Ha eddig elértél, kipróbálhatod, hogy mit tudsz: regisztrálj a kaggle oldalára, ahol van egy csomó machine learninggel megoldható probléma. Vannak kihívások, ahol pénzdíjas nyeremények is vannak, toplistás helyezésekről certificet-et adnak amit esetleg a CV-be is be lehet tenni.

Aztán határ a csillagos ég! :D

"Nem tudom miert pontozzatok le az egyetemet. "

Mert a lepontozóknak még érettségire sem futotta. :)