Используйте эти сводные графики высокого уровня, чтобы помочь вам в изучении машинного обучения или просмотреть то, что вы уже рассмотрели.
Зачем изучать обзор машинного обучения?
Около двух лет назад я закончил программу магистра компьютерных наук по специальности «Машинное обучение». Хотя информация была представлена четко и подробно, темы обычно преподавались как отдельные блоки, а не как последовательная и взаимосвязанная наука.
В результате моя способность связывать концепции в области машинного обучения была ограничена. Только когда я начал заниматься самостоятельно, я понял, насколько ценным для учебного процесса является чувство направления.
Имея «карту» развития и организации науки, вы сможете понять, почему одни подходы хорошо работают для определенных приложений, а другие — нет.
Я создал несколько простых графических/визуальных досок на разных уровнях абстракции, чтобы помочь себе и другим визуализировать поле. Я надеюсь, что они полезны! Обратите внимание, что это неполное обобщение — я сделал все возможное, чтобы уместить как можно больше информации в рамках ограниченного пространства. Если вы считаете, что я упустил какие-то важные темы или что мои определения слишком упрощены/неверны, пожалуйста, прокомментируйте!
