Я С/С++ девелопер (ну плюс там "всякие" python, bash, SQL и С# для бизнес логики ), даже уже тимлидир в большой международной компании с общим стажем (если считать университет) больше 20 лет, занимаюсь системной и прикладной разработкой в области безопасности данных, что включает в себя немного “ядерного” программирования, сети (включая перекачку терабайтов с одного конца планеты в другой, целых датацентров), криптография, работа с разными файловыми системами на уровне чтения самих структур данных на диске, демоны, сервисы, кластеры, и пр. Но понимаю, что “время уходит”, общаясь на конференциях, замечаю, что во многих компаниях в том числе FAAMG новые проекты начинаются на Rust-е вместо C/C++, но это не самое “страшное”, более важный (для меня) момент, что все больше проектов, стартапов и просто денег так или иначе идет в область связанную с искусственным интеллектом и около него.
Потому решил попробовать накидать для себя план на полтора-два года “покорения” из того, что вижу три кита машинного обучения это мат. анализ, линейная алгебра, и тер.вер со статистикой. Моя “математическую база” из книг и курсов:
По линейной алгебре кроме ВУЗовских учебников, пока для себя вижу следующие ресурсы
The Bright Side of Mathematics
Fundamentals of matrix computation David S. Watkins
Advanced Linear and Matrix Algebra, Nathaniel Johnston
мне еще в университете нравился Зорич, думаю, что его и буду использовать, для машинного обучения, видится что двух томов Зорича достаточно
Можно послушать конечно курсы
но опять же с университета остались хорошие впечатления о учебниках Феллера
An Introduction to Probability Theory and Its Applications
еще запомнилась с военной кафедры хорошая книга: Введение в исследование операций Вентцеля.
по статистике нашел как мне кажется не плохой канал
Modern Mathematical Statistics with Applications, Jay L. Devore
когда-то давно попадалась на глаза книга по регрессионному анализу
Applied Regression Analysis Norman R. Draper
и в целом интересная “карта” математики и не только для машинного обучения https://maps.joindeltaacademy.com/?concept=142
Единственно что мне не очень нравится это идея сначало жестко погружаться в математику, а потом переходит к машинному обучению, на мой взгляд это выглядит двойной работой, что то у меня до сих пор есть в памяти с университета типа матричных факторизаций LU, QR, SVD или пределы, производные, преобразование Фурье и пр. И более эффективным видится путь изучая машинное обучение и спотыкаясь на каком то математическом термине, утрированно скажем векторное пространство идти в соответствующий учебник и задачник для закрепления если требуется.
В целом думаю все-таки вкатываться в область Computer Vision поскольку когда-то занимался цифровой обработкой сигналов, был опыт проектов в радиолокации и цифровой обработки спутниковых снимков, в целом многие вещи как цифровая фильтрация, преобразование Фурье, Вейвлет-преобразование и пр. знакомы.
Но так же вижу смысл сначала послушать “общие” курсы по машинному обучению, начать планирую с стэндфордского курса на курсере, плюс на удивления для себя обнаружил не плохой курс на stepik.org от Samsung-а по компьютерному зрению.
Дополнительно подобрал себе книги:
Computer Vision: Algorithms and Applications (Texts in Computer Science) Richard Szeliski
Computer Vision: Principles, Algorithms, Applications, Learning E. R. Davies
Advanced Methods and Deep Learning in Computer Vision (Computer Vision and Pattern Recognition) E. R. Davies
Computer Vision: Models, Learning, and Inference Simon J. D
Photogrammetric Computer Vision: Statistics, Geometry, Orientation and Reconstruction: 11 (Geometry and Computing, 11) Wolfgang Förstner
Practical Machine Learning for Computer Vision: End-to-End Machine Learning for Images Valliappa Lakshmanan
Из опыта без практической задачи эффективность самообучения низкая, для себя нашел такую задачу: сделать “систему автотестирования” которая будет запоминать визуальные действия пользователя и повторять за ним исключительно опираясь на распознавание экрана. Поскольку у меня есть семья, дети, хобби, интересы, увлечения, придется чем-то жертвовать на полтора года, в первую очередь придется “зарезать” все развлечения, поскольку в среднем думаю нужно выделить не меньше 3 часов в день.
