Спасибо

На самом деле развиваться одновременно в двух областях выходит адски сложно

ну как бы да, логично

Это ещё без учета того что ML тоже разделена на области применения(CV,NLP и т.д.)

И это печально, черт возьми, учитывая, что от основной области полностью отказываться оже не хочется

Можешь подсказать, что за приложение?
А

зыс

RSS reader

Агам, уже нашел, спасибо!

Есть еще звук, финансовые данные, разные датчики. И куча библиотек что развиваются

И обучение с подкреплением
Прорва,короче

Плюс специфика когда нужно запускать нейронки на девайсах

А кто-то со звуком работал? Хочу спросить. в основном при анализе, из него выстраивают спектрограму через оконное преобразование Фурье и преобразованный звук отдают в нейронку.
Вопрос, на сколько эффективно строить классификатор без преобразования, просто отдавая семплы(или группу семплов) в нейронку?

Подумал купить ИБП чтобы в парке работать за ноутом , а не дома , кто-то так делает уже ?

Всем добрый вечер. Вопрос в следующем. В будущем я планирую заниматься ML , и казалось бы, чем раньше - тем лучше. Шарю в питоне, алгоритмах и чутка в numpy, scikit, matplotlib. Но моя проблема в том, что нет знаний по статистике и теорверу. Это у нас будет на 2 курсе и реально ли в ML 2 месяца потыкать и что-то уже уметь без этих знаний? Просто боюсь зря потратить эти 2 месяца, когда можно было-бы просто что-то промышленное поучить, мне, к примеру, еще интересна android разработка на java, и в данный момент я это и учу. Спасибо.

Есть довольно старый учебник гмурмана + сборник задач
Он довольно прост, не для мехмата 😂
Но чтобы прорешать задачки и понять что к чему достаточно

А с какого уровня знаний уже можно брать такие задачки?