Аутентичный ML для самых маленьких: структура МL-проекта
An introductory article opens a series on classical machine learning. The series will cover how ML is structured, what tasks it addresses, what tools are used, and will include code. The author says the materials will explain foundational ML ideas, favoring intuitive explanations of algorithms and methods over formal problem statements while not dismissing their importance.
Это вводная статья для серии материалов по классическому машинному обучению. Мы поговорим о том, как оно устроено, какие задачи решаются с помощью ML, какие инструменты используют для этого и, конечно, напишем код. Статьи будут раскрывать основополагающие идеи ML. Я предпочитаю интуитивное объяснение алгоритмов и методов формальной постановке задач и их решению, не умаляя важности последних. Но начнем с главного — со скелета. Разберем, как работает машинное обучение, из каких этапов состоит любой алгоритм и какие задачи вообще существуют. Для понимания материала достаточно базовых знаний математики, статистики и умения работать с данными. Код на Python: pandas и numpy для данных, а в конце покажем тот же алгоритм четырьмя строками на scikit-learn. Читать далее