Этот выпуск состоит из двух частей. Сначала Алина - руководитель бригады подбора стажеров по направлению машинного обучения - немного расскажет о том, как с помощью оплачиваемых стажировок можно получить свой первый опыт работы в ML, а потом я расскажу о том как связать теоретические знания о моделях машинного обучения с практикой их написания и использования на примере учебного датасета изображений рукописных цифр MNIST. Надеюсь, выпуск будет полезен тем, кто уже имеет небольшую теоретическую базу по тому как работает машинное обучение, но еще не очень понимает как от теории перейти к практике написания моделей.
- Стажировки в Яндексе
- Статья о том, как из пиарщиков девушка стала тестировщиком Яндекс.Станции
- Выпуск подкаста про линейную регрессию
- Плей-лист selfedu "Нейронные сети на Python. Уроки"
- Мануал "TensorFlow, Keras and deep learning, without a PhD"