Самая большая библиотека по Machine Learning и Data Science

[DuckVision]

Нашлась очень клевая подборка, это список нейросетей и библиотек машинного обучения, под разные цели, от противодействия мошенничеству, до аналитики валютной биржи.
Все коды на Python, и размещены на GitHub. Они будут полезны как для расширения кругозора, так и для запуска своего интересного стартапа.

Применение машинного обучения и Data Science в промышленности

Привет, читатель. Написал пост, который идёт строго (!) в закладки и передаётся коллегам. Он со списком блокнотов и библиотек ML и Data...

neurondata.ru

 

[DreamLords]

Для работы с МЛ нужны действительно хорошие знания математики и теории систем. не говоря уже о подпредметах вроде науки данных и прочего взависимости от задачи.
МЛ и в целом ИИ не просто так считается самой сложной веткой в информатике%

Хотя на самом деле это действительно очень интересная тема, Жаль что я родился тупым человеком(

 

[DuckVision]

Для работы с МЛ нужны действительно хорошие знания математики и теории систем. не говоря уже о подпредметах вроде науки данных и прочего взависимости от задачи.
МЛ и в целом ИИ не просто так считается самой сложной веткой в информатике%

Хотя на самом деле это действительно очень интересная тема, Жаль что я родился тупым человеком(

Дружище, все программирование - это алгоритмы
Сначала учат всегда алгоритмы, структуру данных и только потом синтаксис, прикладные библиотеки, практику, дизайн и работу в команде.

Тупым никто не родился, 3-5 лет каждодневного тренинга по 2-3 часа + 1 час английского языка, ты сам не заметишь как придешь к результату и тебе это будет доставлять удовольствие.

Я начал учить Пайтон с 28 лет, сейчас мне почти 30, и я уже с нуля без базы и без английского пишу парсеры, разбираю коды на гитхабе, и решаю почти все задачи проекта Эйлера.
Главное желание и со временем все будет! Причем я законченный гуманитарий, но я сильно жалею что 12 лет назад не поступил в тот же МФТИ на физ.мат или еще куда. Я поздно вообще осознал где и что мое.

 

[reydenm1]

Для работы с МЛ нужны действительно хорошие знания математики и теории систем. не говоря уже о подпредметах вроде науки данных и прочего взависимости от задачи.
МЛ и в целом ИИ не просто так считается самой сложной веткой в информатике%

Хотя на самом деле это действительно очень интересная тема, Жаль что я родился тупым человеком(

на это заблуждение можно возразить только кол-вом открытых вакансий в этой сфере и теми, кто в ней трудится.
вы себе представляете идеальный образ так, как описываете человека из этой сфере. их крайне мало, остальные же fit() predict() в pytorch запускают по линейной регрессии и нормально.