Машинное обучение. Нейронные сети глубокого обучения. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
От базовых алгоритмов до глубокого обучения: основные моменты машинного обучения для начинающих
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая изучает, как компьютеры могут учиться на основе данных. Оно используется для создания алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам автоматически извлекать полезную информацию из данных и делать прогнозы на основе этой информации. Краткая история машинного обучения История машинного обучения началась с появлением понятий искусственного интеллекта и вычислительной техники в середине 20-го столетия. Однако первые работы по созданию алгоритмов машинного обучения появились только в конце 1950-х годов...
Машинное обучение для людей
Разбираемся простыми словами Машинное обучение — как секс в старших классах. Все говорят о нем по углам, единицы понимают, а занимается только препод. Статьи о машинном обучении делятся на два типа: это либо трёхтомники с формулами и теоремами, которые я ни разу не смог дочитать даже до середины, либо сказки об искусственном интеллекте, профессиях будущего и волшебных дата-саентистах. Решил сам написать пост, которого мне не хватало. Большое введение для тех, кто хочет наконец разобраться в машинном обучении — простым языком, без формул-теорем, зато с примерами реальных задач и их решений...