Для изучения машинного обучения на языке Python, рекомендуется следующая структура (план действий):
1. Основы Python:
- Изучите синтаксис Python, переменные, условные операторы, циклы и функции.
- Ознакомьтесь с основными типами данных (строки, списки, кортежи, словари и множества).
- Изучите работу с файлами.
2. Библиотеки Python для машинного обучения:
- Ознакомьтесь с библиотеками NumPy и pandas для работы с массивами данных и анализа данных соответственно.
- Изучите библиотеку matplotlib для визуализации данных.
- Узнайте об использовании библиотеки scikit-learn для машинного обучения.
3. Основы статистики:
- Ознакомьтесь с основными понятиями статистики, такими как среднее значение, медиана, стандартное отклонение и корреляция.
- Изучите основные распределения вероятности, такие как нормальное распределение и биномиальное распределение.
4. Алгоритмы машинного обучения:
- Изучите основные алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес и метод к-ближайших соседей.
- Понимайте различные метрики оценки моделей машинного обучения, такие как точность, полнота и F1-мера.
5. Проекты машинного обучения:
- Работайте над реальными проектами машинного обучения, чтобы применить свои знания и понимание.
- Используйте датасеты доступные в открытом доступе или найдите задачи для решения на платформах соревнований, таких как Kaggle.
Ресурсы и проекты, которые вы можете использовать для изучения Python для машинного обучения:
- Онлайн-курсы: Coursera, Udemy, DataCamp, edX предлагают различные курсы по машинному обучению на Python.
- Учебники и документация: можете изучать официальную документацию Python, NumPy, pandas и scikit-learn.
- Книги: "Python для сложных задач в науке" (Пол Дорсетт), "Python для анализа данных" (Уэс Маккинни).
Время, необходимое для достижения уровня Junior или определенной степени подготовки, может изменяться в зависимости от вашего уровня начального опыта и способности осваивать новые концепции. Обычно это занимает от нескольких месяцев до года активного изучения и практики. Однако, регулярная практика и применение знаний на практике помогут вам более быстро продвигаться и достигнуть желаемого уровня.