Конечно, я могу помочь вам составить такой план обучения. Для начала, давайте разобьем его на несколько блоков.

Математика и статистика:
Курс линейной алгебры на сайте Khan Academy (https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra)
Курс математической статистики на Coursera (https://www.coursera.org/learn/mathematical-statistics)
Языки программирования:
Python для начинающих на Codecademy (https://www.codecademy.com/learn/learn-python)
Курс по основам языка R на DataCamp (https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r)
Машинное обучение:
Курс Машинное обучение на Coursera (https://www.coursera.org/learn/machine-learning)
Книга "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" от Аурелиена Жерона (https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/)
Библиотеки и фреймворки:
Курс по библиотеке Numpy на DataCamp (https://www.datacamp.com/courses/intro-to-numpy)
Курс по библиотеке Pandas на DataCamp (https://www.datacamp.com/courses/pandas-foundations)
Курс по библиотеке Matplotlib на DataCamp (https://www.datacamp.com/courses/introduction-to-matplotlib)
Курс по фреймворку TensorFlow на Udacity (https://www.udacity.com/course/intro-to-tensorflow-for-deep-learning--ud187)
Эти ресурсы подойдут для начинающих и охватывают основы математики, языков программирования, машинного обучения и библиотек/фреймворков. Кроме того, все они доступны на русском языке и в формате "для чайников".

Также я бы рекомендовал регулярно применять полученные знания на практике, делая собственные проекты или участвуя в соревнованиях по машинному обучению.

Надеюсь, этот план обучения поможет вам не потеряться среди всего, что нужно изучать, и даст хороший старт в вашем путешествии в мир машинного обучения!
แน่นอน ฉันสามารถช่วยคุณจัดทำแผนการศึกษาดังกล่าวได้ ก่อนอื่น เรามาแบ่งมันออกเป็นหลายๆ บล็อกกันก่อน คณิตศาสตร์และสถิติ: หลักสูตรพีชคณิตเชิงเส้นบนเว็บไซต์ Khan Academy (https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra) หลักสูตรสถิติทางคณิตศาสตร์บน Coursera (https://www.coursera.org/learn/mathematical-statistics ) ภาษาการเขียนโปรแกรม: Python สำหรับผู้เริ่มต้นใช้งาน Codecademy (https://www.codecademy.com/learn/learn-python) หลักสูตรพื้นฐาน R บน DataCamp (https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to - r) Machine Learning: หลักสูตร Machine Learning บน Coursera (https://www.coursera.org/learn/machine-learning) หนังสือ "การเรียนรู้ของเครื่องแบบลงมือปฏิบัติด้วย Scikit-Learn, Keras และ TensorFlow" โดย Aurelien Geron (https : //www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/) Libraries and Frameworks: Numpy Library Course บน DataCamp (https://www.datacamp.com/courses/intro-to -numpy ) หลักสูตรเกี่ยวกับห้องสมุด Pandas บน DataCamp (https://www.datacamp.com/courses/pandas-foundations) หลักสูตรเกี่ยวกับห้องสมุด Matplotlib บน DataCamp (https://www.datacamp.com/courses/introduction-to-matplotlib ) หลักสูตรเกี่ยวกับกรอบงาน TensorFlow บน Udacity (https://www.udacity.com/course/intro-to-tensorflow-for-deep-learning--ud187) แหล่งข้อมูลเหล่านี้เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นและครอบคลุมพื้นฐานของคณิตศาสตร์ การเขียนโปรแกรม ภาษา การเรียนรู้ของเครื่อง และไลบรารี/เฟรมเวิร์ก นอกจากนี้ ทั้งหมดยังมีให้บริการในภาษารัสเซียและในรูปแบบ "สำหรับหุ่นจำลอง" ฉันขอแนะนำให้ใช้ความรู้ที่ได้รับในทางปฏิบัติเป็นประจำโดยทำโปรเจ็กต์ของคุณเองหรือเข้าร่วมการแข่งขันแมชชีนเลิร์นนิง ฉันหวังว่าแผนการเรียนรู้นี้จะช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงการหลงทางในทุกสิ่งที่คุณต้องเรียนรู้และช่วยให้คุณเริ่มต้นการเดินทางสู่โลกแห่งการเรียนรู้ของเครื่องได้ดี
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence