Цитата:
|
Сообщение от alexer
По сути, это означает Python и все. Если говорите о ML, нужно владеть TensorFlow и распространёнными регрессионными инструментами, ключевые слова: linear regression, principal component analysis, Bayesian analysis (ML, MAP estimates), decision-making tools aka filters (Wiener filter, Kalman filter, particle filters), importance sampling, MCMC, random forests, support vector machines, ну и т.п. Начните сперва поиск с университетов/НИИ: туда проще попасть и будет платформа для овладевания мат. базой. Вообще, ML - это сложная область и если у вас желание быстрее начать работать в индустрии, то лучше для связки с питоном ещё один язык выучить и начать двигаться в сторону какой-то области приложения, не ML
|
Реально?! Что бы работать в ML тем более разработчиком вдруг Калмановские фильтры понадобились? Какие воздушные цели будем сопровожать? Множественные пересечения и манёвры будем обрабатывать или нет?
И у вас азбучные винеровские фильтры вдруг всплыли в области принятия решений? Точно? Какие же у нас решения принимают винеровские фильтры, просветите убогого? Что бы мне сраную свёрточную сеточку обучить тупым методом градиентного спуска мне фильтры частиц вдруг понадобились? Тензорное исчисление с несамосопряжёнными операторами в гильбертовых пр-вах не надо?
Походу, чел с надуванием шёк про "шутя 12 штук в месяц" сам разбирается в теме на уровне "Википедии"  |
