Для начала изучения машинного обучения можно воспользоваться следующими ресурсами:

• Книги. 1 Например, «Введение в машинное обучение с помощью Python» (Андреаса Мюллера и Сары Гвидо), «Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных» (Петера Флаха), «Машинное обучение без лишних слов» (Андрея Буркова). 1
• Курсы. 2 Например, «Погружаемся в машинное обучение» от Skillbox (знакомство с различными моделями машинного обучения и разбор распространённых проблем при их обучении), «Основы анализа данных и Python» от «Яндекс Практикума» (обучение основам языка Python и аналитики данных, чтение графиков и построение гипотез), «Машинное обучение» от Coursera (построение моделей машинного обучения с помощью инструментов NumPy и Scikit-learn). 2
• Практика. 3 Можно начать с решения какой-нибудь задачи, например с сайта Kaggle. 3 При этом важно не забывать и про теорию: подтягивать знания по конкретным методам, которые используются для решения задачи. 3

Также для успешного изучения машинного обучения рекомендуется владеть английским языком, так как большая часть исследований в этой области публикуется на нём. 3