Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

🧐 Зоопарк моделей в ML: с чего начать?

Открываешь статью по машинному обучению — и в тебя летят слова: трансформеры, бустинги, SVM, регрессии.

Кажется, придётся учить всё это, иначе в ML не пустят.

Хорошая новость: 90% задач можно закрыть 2–3 классическими методами. Разберёшь их — уже сможешь собирать работающие проекты. А хайповые названия подождут.

Важно: не распыляйся на всё подряд. Начни с базового — это фундамент, на котором держится остальное.

👉 Успей попасть на курс «ML для старта в Data Science»

www.tgoop.com/ds_interview_lib/1110

607 viewsAug 9 at 15:30

🧐 Зоопарк моделей в ML: с чего начать?

Открываешь статью по машинному обучению — и в тебя летят слова: трансформеры, бустинги, SVM, регрессии.

Кажется, придётся учить всё это, иначе в ML не пустят.

Хорошая новость: 90% задач можно закрыть 2–3 классическими методами. Разберёшь их — уже сможешь собирать работающие проекты. А хайповые названия подождут.

Важно: не распыляйся на всё подряд. Начни с базового — это фундамент, на котором держится остальное.

👉 Успей попасть на курс «ML для старта в Data Science»

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований