Цель заморожена
Автор цели 30 декабря 2018 года заморозил цель
Стать специалистом в области машинного обучения
Посмотрел требования из вакансий к желаемым позициям в Яндексе. Можно разделить их на две части: то что знаешь (есть опыт работы), и то что является "терра инкогнито" и предстоит изучить.
Начнём с приятного -- то что у меня есть:
- высшее техническое образование; // мех-мат ПГУ
- знание Python; // не скажу что отлично в нём ориентируюсь, но опыт есть
- опыт работы в Linux; // есть
- знание основного Unix-инструментария; // есть
- опыт работы с различными источниками данных, в том числе с базами данных с использованием SQL, CSV, Excel; // есть
- стремление учиться у других членов команды; // моё любимое занятие :)
А теперь то, что предстоит изучить:
- знание математической статистики и теории вероятностей; // курс в университете был поверхностный, т. к. моя специализация была механика
- знание методов анализа данных и машинного обучения, навыки практического применения этих методов;
- опыт решения задач в области анализа данных и машинного обучения;
- знакомство и опыт работы с технологиями MapReduce, Hadoop;
- опыт применения технологий машинного обучения в реальных системах;
- опыт работы с нейронными сетями;
- уверенное владение C++;
- желание писать на С++; // вот с этим туго, т. к. язык вызывает у меня отвращение
- хорошая алгоритмическая подготовка;
- понимание принципов работы распределенных систем;
Также есть довольно расплывчатые требования:
- инициативность и самостоятельность;
- умение аргументированно отстаивать свою точку зрения;
- умение изучать научные статьи;
Критерий завершения
Найти работу по специальности, связанной с машинным обучением / ИИ
Личные ресурсы
Время, упорство, деньги
Экологичность цели
Я хочу творческую работу, где много математики и надо думать.
-
Coursera: Математика и Python для анализа данных
-
Неделя 1
-
Неделя 2
-
Неделя 3
-
Неделя 4
-
-
Coursera: Обучение на размеченных данных
-
Неделя 1
-
Неделя 2
-
Неделя 3
-
Неделя 4
-
Неделя 5
-
-
Coursera: Поиск структуры в данных
-
Неделя 1
-
Неделя 2
-
Неделя 3
-
Неделя 4
-
-
Coursera: Построение выводов по данным
-
Неделя 1
-
Неделя 2
-
Неделя 3
-
Неделя 4
-
-
Coursera: Прикладные задачи анализа данных
-
Неделя 1
-
Неделя 2
-
Неделя 3
-
Неделя 4
-
-
Coursera: Анализ данных: финальный проект
-
Неделя 1
-
Неделя 2
-
Неделя 3
-
Неделя 4
-
Неделя 5
-
Неделя 6
-
Неделя 7
-
-
Udemy: A-Z Machine Learning using Azure Machine Learning
Я купил этот курс т. к. есть опыт использования Azure, и мне стало любопытно узнать что может предложить Azure для машинного обучения.
-
Раздел 1
-
Раздел 2
-
Раздел 3
-
Раздел 4
-
Раздел 5
-
Раздел 6
-
Раздел 7
-
Раздел 8
-
Раздел 9
-
Раздел 10
-
-
MIT: "Probabilistic Systems Analysis and Applied Probability"
Коллега порекомендовал курс лекций по теории вероятностей. Это нужно для того, чтобы:
- Получить знания по необходимому предмету
- Изучить английскую терминологию
Адрес курса:
Дневник цели
Завершил первую неделю третьего курса. Она была гораздо понятней. Программировать пришлось прилично.
Выдалась неделя свободная от работы. Потратил время на то, чтобы завершить пятую неделю второго курса, и вместе с этим второй курс. Наверное, самая сложная и непонятная неделя -- нейронные сети, байесовские методы, метод ближайшего соседа, метод опорных векторов. Про всё это было рассказано поверхностно и непонятно. Потом попробую разобраться с нейронными сетями основательно. Сейчас начал третий курс -- поиск структуры в данных (обучение без учителя).
Купил книгу "Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей" от наших авторов. Буду читать, т. к. лекции по нейронным сетям от Физтеха и Яндекса мне категорически не понравились.
Если кто-то желает приобрести эту книгу, то по этой реферальной ссылке можно получить скидку в 10% на Литресе (можно получить и 50%, если делаете покупку в первый раз в мобильном приложении).
Закончил 4-ю неделю 2 курса. Остались вопросы к 4-у заданию 3-й части. Даже сформулировать их боюсь.
Посмотрел содержание 5-й недели, послушал первые лекции. По ощущениям, я буду проходить эту неделю минимум два месяца. Новый лектор -- полный мрак, слушать его лекции -- мучение.
О да! Написал правильное решение задачи! Ответ подошёл. Перешёл к следующему заданию.
Создал репу на GitHub где выкладываю свои блокноты:
Правильно ответил на все вопросы в квизах. Начал делать вычислительное задание.
