Математику, физику и информатику чаще всего преподают по восходящему принципу: от простых тем постепенно переходят к сложным. Но люди не роботы, чтобы слепо выполнять прописанную программу. Для успешного освоения навыков нам нужны еще мотивация, азарт и возможность видеть результаты.
Такие повседневные навыки, как чтение, вождение или готовка, мы получили прямо противоположным путем – используя нисходящий подход. Именно он делает изучение технических дисциплин не только быстрее и продуктивнее, но и интереснее.
Рассказываем о принципиальной разнице между этими учебными методами и о том, почему нисходящий подход позволяет намного лучше и быстрее освоить машинное обучение.
Что не так с восходящим подходом
Возьмем, к примеру, математику. В школе ее преподают так: учителя последовательно и логично объясняют одну тему за другой, со временем задачи становятся сложнее и глубже погружают нас в предмет. Проблема в том, что порядок в обучении выглядит логичным только для тех, кто уже прошел долгий математический путь и понимает связь между темами.
Конечно, такой способ имеет право на существование и многие действительно считают его самым правильным. Но это далеко не единственный вариант.
Как мы учимся читать
Вспомните, как вы начинали читать. Скорее всего, сперва родители читали вам, чтобы вызвать интерес к книгам хотя бы с помощью сюжета. Потом вы учили алфавит и слова, которые чаще всего слышали. Запоминали, как их правильно писать и когда применять. Затем уже стали понимать и узнавать значение незнакомых слов по контексту, читали книги под присмотром взрослых и наконец стали осваивать литературу самостоятельно.
Вам с самого начала дали понять, что чтение неразрывно связано с вещами, которые вам нравятся. Например, читали названия фильмов и мультфильмов, интересные истории или меню в кафе, где есть ваше любимое блюдо.
А если бы вы учились читать по восходящему подходу, пришлось бы заучивать определения слов, изучать грамматику и пунктуацию, историю происхождения языка.
Так бы вы быстро читать не научились.
Как мы учимся водить
Если вы учились вождению, наверняка можете вспомнить, что проходили несколько тестов в автошколе. Но вы точно не вспомните, как к ним готовились и что конкретно учили. Сдали – забыли.
Намного лучше наверняка запомнились уроки с инструктором. Каждое занятие было практическим и проходило прямо в автомобиле. Вы оттачивали именно тот навык, который был нужен – вождение в потоке машин.
Вы вряд ли обсуждали с инструктором историю появления автомобилей, принципы работы двигателя внутреннего сгорания или самые частые неисправности. Потому что для успешного и безопасного вождения они вам попросту не нужны.
Как мы учимся программировать
Многие начинают программировать, не имея ни малейшего представления, что значит писать код или разрабатывать программное обеспечение. Люди делают это для удовольствия и из интереса, путем проб и ошибок выясняя, что же все-таки сработает.
В университетах программирование преподают, используя восходящий подход. Вам придется изучать теорию языков программирования, типы и структуры данных и тому подобное прежде, чем вас наконец допустят до написания кода. Конечно, он будет полон ошибок, которые никак не связаны с тем, что вы изучали.
Вы потратите несколько лет на изучение программирования, скорее всего возненавидите его и так особо ничему не научитесь.
Лучше найти курсы, на которых используют иной подход и с первых же занятий включена практика. Найдите сферу, которая вам нравится: веб-разработка, машинное обучение, фронтенд – что угодно. Свяжите абстрактную теорию с конкретными задачами.
В чем преимущества нисходящего подхода
Не всегда стоит начинать с определений и теории. Гораздо эффективнее выбрать тему, которая вам интересна, и понять, что нужно уметь, чтобы достичь желаемого результата. Во все остальное вы будете углубляться по мере необходимости.
Это нестандартно. Вы будете использовать непривычные способы мышления и, конечно, столкнетесь с трудностями. Но преодолевая их, вы сможете расширять свои знания и добиваться лучшего результата. Вам придется понять, что успех в изучении любой темы зависит только от вас, проявлять любопытство и постоянно расти над собой.
Это не скучная теория. Сколько раз вы слышали, что без теории ничего дельного не выйдет? Конечно, поначалу вы будете ошибаться, но успех и прогресс появляются не только благодаря знанию теоретических основ, но и практике.
Это эффективный способ обучения. Потому что вы сами выбираете интересные темы и сразу начинаете в них развиваться. Можете отсеивать ненужные знания, которые никогда вам не пригодятся, и выбирать только полезные. А главное – понять теорию на основе практического опыта намного легче, чем наоборот.
Что насчет машинного обучения
Мы убеждены, что его также стоит изучать с помощью нисходящего подхода. Не нужно закапываться в математической теории, написании каждого алгоритма с нуля или теории машинного обучения. Вы, конечно, можете в этом разобраться, но только если правда захотите познать все тонкости.
Онлайн-курс SkillFactory по машинному обучению ориентирован именно на практику. Он включает в себя 10 модулей, более 500 практических упражнений на закрепление материала, изучение 10 алгоритмов машинного обучения, 2 хакатона на Kaggle, чат с сообществом и поддержку менторов.
За 3 месяца вы получите не только теоретические знания, но и навыки реальной работы с основными библиотеками и методами машинного обучения. Освоить все нужные темы получится, практикуя прогностическое моделирование, а не изучая подробно и долго теорию с математикой.
Чтобы записаться на курс по машинному обучению, переходите на сайт SkillFactory. А специально для читателей Яндекс.Дзен действует скидка 50 % на любой платный курс SkillFactory. Воспользуйтесь промокодом DZEN и учитесь за половину стоимости!