Каким образом можно освоиться в области машинного обучения, если у меня нет никаких знаний по математике?

Если у вас нет никаких знаний по математике и вы хотите освоиться в области машинного обучения, вам может потребоваться некоторое время для изучения основных понятий.

Вот несколько рекомендаций, как начать:

1. Учебники по основам математики: начните с учебников, предназначенных для студентов, чтобы ознакомиться с основами математической терминологии и понятиями. Некоторые популярные варианты включают "Математика. Начальный курс" авторства И.Н. Блинова или "Дискретная математика и математическая логика" авторства А.К. Есенина.

2. Онлайн-курсы: существует множество бесплатных онлайн-курсов, которые помогут вам освоить математику и ее применение в машинном обучении. Некоторые популярные платформы включают Coursera, Udemy и edX. Вы можете выбрать курс по линейной алгебре, статистике или теории вероятности в зависимости от ваших интересов.

3. Видео-лекции: на YouTube и других платформах есть множество видео-лекций по математике и ее применению в машинном обучении. Вы можете найти каналы, такие как "3Blue1Brown" или "Khan Academy", которые предлагают интересные и понятные объяснения сложных концепций.

4. Математическая подготовка в специализированных областях: после освоения основ математики, вы можете начать изучать математические концепции, специфичные для машинного обучения. Книги и статьи по линейной алгебре, статистике и теории вероятности будут полезны. Некоторые рекомендации:

   - "Linear Algebra and Its Applications" авторства Дэвида Лэй, Дэвида К. Лайпсчета и Ади Бен Израеля;
   - "Introduction to Probability" авторства Дэвида Финкеля.
   
Также стоит помнить, что практика очень важна. Попробуйте решать задачи и проводить практические эксперименты с использованием математических концепций, которые вы изучаете. Это позволит вам улучшить понимание и применение математики в контексте машинного обучения.

Важно начинать из своей текущей точки развития, чтобы не допустить пропусков. Будь готов вложить пару лет в изучение основ математики, особенно если речь идет о подготовке к работе с Khan Academy. Хотя платформа на английском, но нужно достичь определенного уровня владения языком. Однако, там представлена полная математическая база с тысячами упражнений, и можно начать с школьной программы или с более сложных тем, таких как интегралы. Когда будешь овладевать всеми основами, тогда можно будет рассмотреть дальнейшее обучение, так как сейчас сложно сказать, какие ресурсы будут лучшими. Это может занять около года или двух.

Если уже имеется определенная база, то лучше сразу забить на теоретические основы и приступить к изучению текущих готовых решений - библиотек и разбору того, какие методы из доступных подходят для решения конкретных задач. Сейчас с нуля начинают только в учебных целях, например, в университетах.

Для развития в области машинного обучения, поступи на факультет прикладной математики или на специальность математика и компьютерные науки в вузе. Если сможешь преодолеть этот путь, то у тебя будет больше шансов продвинуться в области машинного обучения.