Приступая к изучению машинного обучения, студенты легко и непринужденно добиваются… запутанности. Пара-тройка непонятных терминов или неясностей при расчете – и все: мозг теряет нить и начинает воспринимать “по диагонали”. Продираться через непонятное довольно трудоёмко. Не каждый день у нас есть ресурс догугливать непонятное. Не каждый запрос в Google даст лаконичный понятный ответ.
Моя задача – описать детали этой мозаики языком, понятным старшекласснику. Я намеренно буду избегать формул, потому что знаю: каждая из них сокращает число читателей. Однако в книге будет код, и он будет расширенно комментироваться.
Минимальное требование к читателю – знание основ Python. Книга фокусируется на машинном обучении, и потому останавливаться на терминах вроде “переменной” и “списка” я не буду.
Если вы чувствуете, что пересиливаете себя при чтении, лучше сделайте перерыв. В Data Science будет предостаточно информации, однако в этой книге я постаралась собрать повторяющиеся в работе термины. Добиться их понимания особенно важно.
Некоторые главы будут базироваться на полноценных моделях и скриптах. В машинном обучении принято использовать так называемые ноутбуки – наборы ячеек с исполняемыми кусками кода:
Все используемые в дальнейшем ноутбуки можно открыть, запустить и скопировать себе для дальнейших экспериментов. Инструменты ML имеют свойство совершенствоваться, а это значит, что спустя 3-4 года после выхода книги некоторые участки кода вам придется отлаживать с помощью поисковиков.
Машинное обучение – это абстрактная концепция. Ее основные компоненты стоит описывать просто, пускай даже это вызовет раздражение профессионалов. Эта книга – серия взаимосвязанных статей. Их основная цель – осветить основные и популярные термины во взаимосвязи друг с другом. Ключевые понятия при первом упоминании я буду дополнять англоязычным термином. Так вы всегда сможете с легкостью отыскать дополнительные материалы.
Немалое влияние на меня оказал бестселлер Максима Ильяхова и Людмилы Сарычевой “Пиши, сокращай”. Потому эта книга написана в информационном стиле1 и изобилует упрощениями. Если вы сохраните по прочтении ощущение удобства чтения и желание взбираться на эту познавательную гору дальше, то моя цель достигнута.
Вы всегда можете “напитаться” полноценными зубодробительными статьями на моем сайте helenkapatsa.ru.
Приятного чтения! Я буду рада вашим предложениям и фидбэку в целом (kapatsahelen@gmail.com). Вы также можете запросить PDF-версию с цветовой разметкой кода. Это упростит восприятие материала.