🎓 Если у вас есть желание развиваться в сторону машинного обучения, то могу предложить 2 хороших бесплатных курса (точнее только лекции от них):
▶️ Введение в машинное обучение
▶️ Прикладное машинное обучение
Это очень качественные в плане подаваемой информации материалы на основе лекций ФПМИ (Физтех-школа прикладной математики и информатики на базе МФТИ). Это один из лучших технических вузов нашей страны. Возможно, лучший.
Отмечу, что из системного администрирования очень выгодно развиваться в сторону ML (Machine Learning). Обычно таким специалистам необходимо не только понимать принцип работы моделей, обучать их и подбирать под разные задачи, но и банально обслуживать всю инфраструктуру вокруг них. А это те же контейнеры, различные скрипты и базы данных. Нужно настроить систему, а сейчас это Linux, подобрать под неё железо, зачастую специфическое. Всё это настроить, запустить в контейнерах разные модели, проверить их, замерить производительность, выгрузить результаты и т.д.
Без базы в виде системного администрирования это будет сложно. А это самое администрирование изучить ничуть не легче, чем непосредственно нейросети. Так что в этом плане администраторы, девопсы и некоторые программисты имеют хорошие стартовые данные для работы с нейросетями.
Так что у вас есть база по системному администрированию, но поднадоела эта работе и ищите себя, посмотрите в сторону ML. Мне кажется, это интересное и перспективное направление, особенно если вы ещё молоды и любознательны. Попробуйте себя.
#обучение #ml
Это очень качественные в плане подаваемой информации материалы на основе лекций ФПМИ (Физтех-школа прикладной математики и информатики на базе МФТИ). Это один из лучших технических вузов нашей страны. Возможно, лучший.
Отмечу, что из системного администрирования очень выгодно развиваться в сторону ML (Machine Learning). Обычно таким специалистам необходимо не только понимать принцип работы моделей, обучать их и подбирать под разные задачи, но и банально обслуживать всю инфраструктуру вокруг них. А это те же контейнеры, различные скрипты и базы данных. Нужно настроить систему, а сейчас это Linux, подобрать под неё железо, зачастую специфическое. Всё это настроить, запустить в контейнерах разные модели, проверить их, замерить производительность, выгрузить результаты и т.д.
Без базы в виде системного администрирования это будет сложно. А это самое администрирование изучить ничуть не легче, чем непосредственно нейросети. Так что в этом плане администраторы, девопсы и некоторые программисты имеют хорошие стартовые данные для работы с нейросетями.
Так что у вас есть база по системному администрированию, но поднадоела эта работе и ищите себя, посмотрите в сторону ML. Мне кажется, это интересное и перспективное направление, особенно если вы ещё молоды и любознательны. Попробуйте себя.
#обучение #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍62👎1