Чтобы научиться программировать машинное обучение, нейронные сети и искусственный интеллект, можно следовать таким рекомендациям:

• Освоить язык программирования. 8 Для машинного обучения обычно изучают Python, он подходит для начинающих, поскольку более прост и читабелен. 8
• Изучить математические концепции. 89 Машинное обучение охватывает некоторые темы из линейной алгебры, статистики и теории вероятности. 8
• Освоить библиотеки. 8 Язык Python содержит множество встроенных библиотек для машинного обучения, например NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn. 8
• Изучить процесс подготовки данных. 8 Прежде чем применять алгоритмы машинного обучения, данные нужно подготовить. 8
• Освоить алгоритмы машинного обучения. 8 Следует обратить внимание на алгоритмы контролируемого обучения, неконтролируемого обучения и обучения с подкреплением. 8
• Попрактиковаться. 38 Начать с небольших проектов, таких как простая модель прогнозирования или чат-бот. 3 Такие веб-сайты, как Kaggle, предоставляют практические задачи и наборы данных для работы. 3
• Присоединиться к сообществам. 23 Это отличное место для обмена опытом и получения помощи. 2 Например, можно присоединиться к таким сообществам, как GitHub, Stack Overflow или субреддит Reddit по машинному обучению. 3

Также можно пройти курсы по машинному обучению и нейронным сетям на платформах Coursera или edX. 2