🧐 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» (https://clc.to/Y2cDww)

Только люди, упомянутые в этом сообщении пользователем proglib, могут отвечать

Ответов пока нет!

Похоже, что к этой публикации еще нет комментариев. Чтобы ответить на эту публикацию от Библиотека программиста , нажмите внизу под ней