Хочу почати вивчати ШІ за допомогою Python. Із чого варто почати і в якому напрямку рухатися? Machine learning, data science, data engineering — порадьте, будь ласка, також курси на Udemy або десь ще.
Треба самому обрати напрямок і пробувати ... Лише практика покаже який напрям цікавіший, а вчитись по курсах ... ну таке ... я колись так фотошоп вчив по відеоуроках ... поки сам не взявся практикувати толку було нуль ... так і тут — все треба пробувати, а з досвідом прийде прозуміння який напрям оптимальний, як і вибір моделей ШІ з якими краще працювати!
На мій погляд, дуже умовно можна провести такі паралелі з не-аішним ІТ: — якщо подобається фронтенд розробка і взагалі хочеться візуально бачити результат своєї роботи — то можна рухатися у напрямку Data Science — якщо більше подобається бекенд розробка — копирсатися у складній логіці, розбиратися як що працює всередині і взагалі більше думати на рівні абстракцій та концепцій — тоді дорога у Machine Learning — а якщо більш за все подобається DevOps напрямок — щоб купа різних процесів автоматично крутилася і робила якісь корисні речі — тоді це Data Engineering
Ще раз повторюся — паралелі дуже сильно умовні. Але так само, як в класичній розробці є різні спеціалізації і різні люди більш схильні до чогось, що їм більше подобається — так само і в АІ сфері треба визначитися, що подобається більше. А от як це зробити — це вже інше питання.
4 коментарі
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментарівТреба самому обрати напрямок і пробувати ...
Лише практика покаже який напрям цікавіший, а вчитись по курсах ... ну таке ... я колись так фотошоп вчив по відеоуроках ... поки сам не взявся практикувати толку було нуль ... так і тут — все треба пробувати, а з досвідом прийде прозуміння який напрям оптимальний, як і вибір моделей ШІ з якими краще працювати!
На мій погляд, дуже умовно можна провести такі паралелі з не-аішним ІТ:
— якщо подобається фронтенд розробка і взагалі хочеться візуально бачити результат своєї роботи — то можна рухатися у напрямку Data Science
— якщо більше подобається бекенд розробка — копирсатися у складній логіці, розбиратися як що працює всередині і взагалі більше думати на рівні абстракцій та концепцій — тоді дорога у Machine Learning
— а якщо більш за все подобається DevOps напрямок — щоб купа різних процесів автоматично крутилася і робила якісь корисні речі — тоді це Data Engineering
Ще раз повторюся — паралелі дуже сильно умовні. Але так само, як в класичній розробці є різні спеціалізації і різні люди більш схильні до чогось, що їм більше подобається — так само і в АІ сфері треба визначитися, що подобається більше. А от як це зробити — це вже інше питання.
developers.google.com/...ine-learning/crash-course
www.coursera.org/...lections/machine-learning
www.reddit.com/...y_free_google_ml_courses
а чого хтось має за вас вирішувати, це прям окреме ремесло, але щоб зрозуміти що подобається, варто просто спробувати
Коментар порушує правила спільноти і видалений модераторами.
Колись рекомендували Keras.