29 янв 2020
Хочу шарить в машинном обучении. Что нужно знать?
Юрий Латин, генеральный директор Bell Integrator, дал советы о том, какими навыками нужно владеть, чтобы стать специалистом в области машинного обучения.
Hard Skills
Знание основ математической статистики, теории вероятности. Продвинутое знание одного из языков программирования, используемых для машинного обучения: Python/R. Продвинутое знание методологии машинного обучения и дата майнинга (регрессия, классификация, кластеризация, древесные и линейные алгоритмы, нейросети). Знание основных преимуществ и ограничений различных алгоритмов машинного обучения и умение выбора модели, соответствующей задачи. Навыки работы с распространенными библиотеками, применяемыми для машинного обучения: Numpy, Pandas, Sklearn, XGBoost, Keras, TensorFlow, PyTorch. Навыки EDA (exploratory data analysis) и умение работать с соответствующими библиотеками: Seaborn, matplotlib, Shiny. Понимание методологии подготовки и очистки данных, feature engineering. Понимание принципов оценки качества (валидации) моделей и используемых при этом метрик. Понимание функционального / объектно-ориентированного программирования.
