Можно ли выучить Machine Learning без технического образования?

С развитием ИИ машинное обучение вышло на новый уровень

Машинное обучение стало перспективнейшим и быстроразвивающимся направлением IT. Многие хотят освоить эту сферу, но часто сталкиваются с сомнениями: а реально ли пройти курсы Machine Learning без технического образования? Нужно ли быть математиком или опытным программистом, чтобы разбираться в алгоритмах машинного обучения?

На самом деле, ML можно изучить с нуля, даже если изначально вы с математикой на «Вы». Давайте посмотрим, какие знания вам пригодятся и что нужно будет «подтянуть» по ходу.  

Какие знания нужны для освоения Machine Learning?

Что касается теоретической подготовки, то есть две ветки знаний, в которых нужно будет хорошо ориентироваться:

1. Математика — «мать» машинного обучения. Однако не обязательно иметь профессорскую степень, чтобы стать специалистом по ML. Достаточно разобраться в линейной алгебре, чтобы работать с векторами и матрицами, а также в математическом анализе с его градиентами, производными и другими компонентами. Полезно будет освежить и углубить познания в статистике и теории вероятности. Из них особенно ценны темы по среднему значению, дисперсии, распределению и корреляции. Вручную математические действия выполняются редко, для этого в ML предусмотрены библиотеки, например, Scikit-Learn, TensorFlow. Однако все же нужно понимать, что и зачем делается во избежание ошибок. 
2. Программирование, без которого невозможен кодинг. Python — главный язык для ML. Однако для старта вам не нужно быть разработчиком «в седьмом колене», т.е. достаточно базовых знаний. К ним относятся основы по переменным, функциям и циклам, работа с данными и их визуализация. Не лишним будет разобраться с готовыми библиотеками, например, Scikit-Learn. Кодинг нужен не для того, чтобы писать с нуля сложные алгоритмы, а для ускоренной работы и обоснованного применения готовых инструментов с пониманием дела.

Без практики все же никуда. Вам понадобится научиться применять эти знания на практике. И вот здесь уже сработают курсы Machine Learning, которые дадут возможность отработать все до автоматизма:

• Работа с алгоритмами — линейная регрессия, дерево решений, k-means, случайный лес.
• Работа с датасетами — загрузка, предобработка, очистка данных.
• Создание первых моделей машинного обучения с помощью Scikit-Learn.

Для старта достаточно простых алгоритмов и небольших проектов. Нейросети и глубокое обучение — это следующий этап, и там вы уже сможете раскрыть свой потенциал намного шире. К слову, хороший вариант курсов с большой практической частью и возможностью реальной стажировки в конце предлагает школа PASV. А главный плюс — учиться вы будете у американских практикующих специалистов ML и практиковать в компаниях США.

Советы начинающим, как изучать Machine Learning без технического фона?

Проходя курсы Machine Learning, параллельно с учебной программой «пройдитесь» по таким направлениям:

• Язык программирования Python — обязательный шаг.
• Разберитесь с линейной алгеброй, статистикой и матанализом. 
• Пробуйте работать с библиотеками для обработки данных — Pandas, NumPy для обработки данных.
• Вникните в суть и принципы алгоритмов. 

Полезно также практиковаться в решении задач на открытых данных, ведь теория без отработки навыков не так уж полезна. Впрочем, на хороших курсах все эти знания и умения вы получите в комплексе. Если вы видите, что учебная программа включает разделы, о которых мы говорим, можете смело начинать обучение даже без технической подготовки — там все будет в «одном флаконе» и вы с нуля дойдете до уровня младшего специалиста как минимум.