Getting started in ML
1.0.0
PMLG ist offen und sehr daran interessiert, dass sich neue Mitglieder beide unserer Gruppe anschließen und mit maschinellem Lernen beginnen. Dieses Repository sammelt einige Ressourcen, die diesen Vorgang erleichtern können.
Wir sind immer auf der Suche nach Verbesserungen. Wenn Sie also das Gefühl haben, dass fehlende Informationen, Anleitungen oder andere, die jemandem helfen, anzufangen, öffnen Sie bitte ein Problem oder erstellen Sie eine PR mit Ihren Ergänzungen.
Die Sprache, die beim Sprechen über maschinelles Lernen verwendet wird, kann einschüchternd sein und Anfänger in die Diskussion einschränken. Es gibt ein großartiges Ressourcen -maschinelles Lernen, das viele kurze Beschreibungen dieser Begriffe liefert.
Es kann ein Hindernis sein, zumindest Code zu lesen und sich in das Schreiben zu wagen, wenn Sie maschinelles Lernen lernen. Guter Code kann leicht zu lesen sein, ohne Ihre eigenen schreiben zu müssen, aber viel davon ist nicht sehr anfängerfreundlich. Für unsere Gruppe ist Python die vorherrschende Sprache der Wahl und Sie werden nach wie vor einige Ressourcen finden, um mit dem Lernen zu beginnen.
Maschinelles Lernen erfordert das Ausführen von Code (in unserem Fall typischerweise Python -Code), und dies kann ein Hindernis für alle sein, die den Wunsch nach maschinellem Lernen durchführen, aber Einschränkungen beim Lesen, Schreiben und Ausführen des Codes trifft.
Schauen Sie sich die Seite der Umgebungen an, um einige Orte zu sehen, an denen Sie kostenlos lernen und Code ausführen können.
