3 мифа о Machine Learning, которые мешают тебе начать

📌 Заполни анкету прямо сейчас и получи чек-лист «15 самых популярных вопросов с собеседований и ответы на них»

Анкета предзаписи: https://vk.cc/cO375f
Курс «База ML»: https://clck.ru/3Q7Asj
Курс «ML в бизнесе»: https://clck.ru/3Q7Asj
Telegram MLinside: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6

Ты до сих пор не начал изучать машинное обучение, потому что думаешь, что оно «только для гениев»?
На самом деле, большинство барьеров — выдуманные. В этом видео Андрей Жогов (ML-инженер в Сбере, преподаватель Физтеха, ментор MLinside) разбирает 3 самых вредных мифа, которые мешают людям войти в Data Science.

В этом видео:
• «Нужно быть гением математики, чтобы заниматься ML»
• «Для ML нужен мощный компьютер»
• «Весь ML — это нейросети и ChatGPT»
• Как на самом деле выглядит первая работа ML-инженера
• Почему достаточно понимать базовые алгоритмы и уметь их применять
• Что значит мышление «ящика с инструментами» и как оно меняет подход к обучению

Подходит тем, кто:
• боится, что не справится с математикой;
• откладывает изучение ML из-за «недостатка железа»;
• хочет начать карьеру в Data Science, но не знает, с чего начать.

Спикер: Андрей Жогов — ML-инженер в Сбере, преподаватель Физтеха, ментор MLinside.
Наш курс «База ML» помогает новичкам перейти от теории к практике и получить первую работу в машинном обучении.

#машинноеобучение #datascience #mlinside #карьера #mlдляначинающих

Если вам понравилось видео — поставьте лайк и подпишитесь на канал MLinside. Здесь выходят честные видео о машинном обучении, карьере и реальных историях тех, кто вошёл в Data Science с нуля.

Таймкоды:
00:00 — Введение: почему многие боятся начинать изучать ML
01:45 — Миф №1: «Нужно быть гением математики, чтобы заниматься ML»
02:32 — Миф №2: «Для ML нужен мощный компьютер»
03:46 — Миф №3: «Весь ML — это нейросети и ChatGPT»
05:04 — Как на самом деле выглядит работа ML-инженера
07:32 — Вывод: что нужно, чтобы реально начать путь в ML

Видео 3 мифа о Machine Learning, которые мешают тебе начать канала MLinside