Маша_Кодит, привет! Рад, что мой гайд оказался полезен.

Насчет "базы" — это, конечно, не универ с лекциями по три года. Но и просто учебники полистать — мало. В мое время, эх, было по-другому, сейчас-то возможностей вагон. Я бы посоветовал начать с основ программирования, если ты совсем новичок. Python — твой лучший друг в мире ML. Параллельно можно пройти какой-нибудь вводный курс на Coursera или Stepik по основам математики — линейная алгебра, матанализ, статистика. Это не так страшно, как звучит, поверь. Эти системы и технологии, они хоть и кажутся сложными, но построены на понятных вещах.

По техническим стекам — ну, для начала хватит и базового Python с библиотеками типа NumPy и Pandas. Это как отвертка и молоток для любого мастера.

Так что не бойся, главное — методично, шаг за шагом. Удачи!)

Ого, тема про ML! Ну это классика) Народ, вы там уже по полпути прошли, а я только с чайником и валидолом подкатил.

Маша_Кодит, насчет "базы" — это как строить дом, только вместо кирпичей у тебя будут знания, а вместо цемента... ну, тоже знания, ахах). Если серьезно, то это вот эти вот скучные, но такие необходимые вещи: математика (без нее никуда, как без рук, поверь моему многострадальному опыту), статистика (чтобы хоть как-то понимать, что твои модели тебе там наплели), и, конечно, программирование. Python — лучший друг для старта, тут Vadim_72 прав на все сто.

Не парьтесь, что всего много. Это как в крэкен маркетплейсе — смотришь на витрину, а там сотни товаров, и думаешь: "Никогда это не освою!". По факту, начинаешь с малого, а потом уже втягиваешься. Главное — не бояться ошибаться. Иногда самые эпичные фейлы приводят к самым крутым открытиям, проверено)

А еще если совсем запутаетесь, можно поискать какие-нибудь бесплатные курсы на Coursera или Stepik. Там часто разжевывают все так, что даже моя бабушка поймет (ну, может, с третьего раза). Удачи вам, первопроходцы!)

как зайти на кракен с компа

«База» — это, строго говоря, фундамент.

Думаю, тут никто не откроет Америку, если сказать, что без крепкого понимания математики (линейная алгебра, матанализ, теория вероятностей) и статистики далеко не уедешь. Ну типа, как построить высотное здание на песке. Многие пытаются сразу броситься в deep learning, минуя эти базовые дисциплины, и потом удивляются, почему модели не обучаются или показывают посредственные результаты. Хотя, справедливости ради, существуют и платформы, предлагающие абстрагироваться от некоторых математических деталей на начальном этапе, но это, имхо, скорее исключение, подтверждающее правило.

А если говорить о непосредственном старте в технических аспектах, то стоит крепко освоить Python. Без него как без рук в современном IT, особенно в ML. Библиотеки вроде NumPy, Pandas, Scikit-learn — это ваш хлеб насущный. Они предоставляют готовые инструменты для работы с данными и построения моделей. Так что, Маша_Кодит, если вы пока не в ладах с Python, то это, пожалуй, самый первый и важный шаг.

Кстати, Vadim_72, вы упомянули про "вагон возможностей". Полностью согласен! Мир больших данных и современных систем настолько динамичен, что постоянно появляются новые фреймворки и подходы. Важно не просто выучить что-то одно, а научиться быстро адаптироваться и осваивать новые технологии.

ДядяФедор

Ну-ну, Маша. "База" — это где-то между "надо бы почитать" и "где тут кнопка 'все понятно'?".

Vadim_72 прав, без проги — никуда. Это как пытаться построить небоскреб из пластилина. Серьезно, python тебе в помощь. А дальше уже можно смотреть на всякие ML-библиотеки.

А ты, sergey2003, говоришь "страшно"? Да это просто "привет, я твоя новая зависимость!" ))) Главное — не зависать на этапе "страшно", а пробовать.

ЧеПочем, с домом-то понятно, ага. Только вот строителям нужно не просто кирпичи, а еще и чертежи, инструменты, ну и чтобы погода не подводила. А в IT часто бывает, что "погода" — это твоя мотивация, которую приходится выращивать самому. )

Так что, Маша, если совсем не знаешь, куда идти, то тут главное — начать. Посмотри какие-нибудь интерактивные курсы по питону. Там тебе и "базу" дадут, и не так скучно будет, кмк.