Машинное обучение (ML) давно перестало быть сферой исключительно для учёных-исследователей. Существует много инструментов и подходов, позволяющих разработчикам без математического бэкграунда погружаться в эту область. Но чтобы действительно освоить ML и уметь применять его в реальных проектах, нужно смотреть на задачу не только с точки зрения кода, но и понимать рабочий цикл моделей, особенности данных и подходы к деплою. Ниже представлена расширенная дорожная карта — с точки зрения эксперта, знакомого с промышленными ML-системами...

Машинное обучение (МЛ) является одной из наиболее динамично развивающихся областей науки и технологии. С каждым днем растёт интерес к этому направлению, ведь МЛ открывает двери в мир искусственного интеллекта, позволяя нам создавать системы, способные адаптироваться и учиться на основе данных. В этой статье мы подробно обсудим основные концепции машинного обучения, его типы, инструменты, а также предложим рекомендации для тех, кто хочет сделать первые шаги в этой области. Машинное обучение — это...