Конечная цель — осознанно применять современные алгоритмы машинного обучения (распознавание образов и тд). Желательно с математикой, не просто потыкал в GUI и всё заработало, но всё же без фанатизма. В идеале хочу представлять, как сесть в чистом поле и написать любую нейросеть с чистого листа (реализация, тренировка) для реальных современных задач, а не чтобы это было магически работающим чёрным ящиком.
На курсере есть некий курс от Andrew Ng, вроде как его все хвалят, стоит оно того? Что ещё можете посоветовать? Тема "горячая", обычно поверхностной литературы полно по такому, не хочется терять время.
Re: Посоветуйте материалы для изучения машинного обучения
Здравствуйте, vsb, Вы писали:
vsb>Конечная цель — осознанно применять современные алгоритмы машинного обучения (распознавание образов и тд). Желательно с математикой, не просто потыкал в GUI и всё заработало, но всё же без фанатизма. В идеале хочу представлять, как сесть в чистом поле и написать любую нейросеть с чистого листа (реализация, тренировка) для реальных современных задач, а не чтобы это было магически работающим чёрным ящиком.
vsb>На курсере есть некий курс от Andrew Ng, вроде как его все хвалят, стоит оно того? Что ещё можете посоветовать? Тема "горячая", обычно поверхностной литературы полно по такому, не хочется терять время.
Если совсем новичок в этой области, думаю, перед курсом Ng стОит еще послушать курс Константина Воронцова там же. Он на русском, достаточно простой и наглядный, но при этом с присущей Воронцову четкостью формулировок.
Если хочется именно нейронных сетей, то я бы порекомендовал курс Geoffrey Hinton'а, там разбираются и основы, и как написать (правда, на Matlab/Octave, но это не сильный недостаток).
Другое дело, что писать нейросеть с чистого листа, когда есть пакеты типа CNTK или TensorFlow, это изобретать велосипед.
Re: Посоветуйте материалы для изучения машинного обучения
Здравствуйте, vsb, Вы писали:
vsb>Конечная цель — осознанно применять современные алгоритмы машинного обучения (распознавание образов и тд). Желательно с математикой, не просто потыкал в GUI и всё заработало, но всё же без фанатизма. В идеале хочу представлять, как сесть в чистом поле и написать любую нейросеть с чистого листа (реализация, тренировка) для реальных современных задач, а не чтобы это было магически работающим чёрным ящиком.
vsb>На курсере есть некий курс от Andrew Ng, вроде как его все хвалят, стоит оно того? Что ещё можете посоветовать? Тема "горячая", обычно поверхностной литературы полно по такому, не хочется терять время.
Здравствуйте, vsb, Вы писали:
vsb>Конечная цель — осознанно применять современные алгоритмы машинного обучения (распознавание образов и тд). Желательно с математикой, не просто потыкал в GUI и всё заработало, но всё же без фанатизма. В идеале хочу представлять, как сесть в чистом поле и написать любую нейросеть с чистого листа (реализация, тренировка) для реальных современных задач, а не чтобы это было магически работающим чёрным ящиком.
vsb>На курсере есть некий курс от Andrew Ng, вроде как его все хвалят, стоит оно того? Что ещё можете посоветовать? Тема "горячая", обычно поверхностной литературы полно по такому, не хочется терять время.
Я начинал вот с этого: Воронцов ШАД
Может и тяжело, но надо. Причем заметьте ничего подобного в целом ряде стран нет. ИМХО это пример того, что Яндекс это хорошо
Что касается deep learning, то мне очень понравился Andrej Karpathy: (там 15 лекций). Рассказывает чётко, по делу, без заиканий. Прямо круто!
