Бесплатный курс по машинному обучению, нейросетям, обучению с подкреплением и рекомендательным системам — с нуля и до умения читать и воспроизводить исследования.
Дорожная карта в ML, DL и RL: что учить, в каком порядке, зачем и как понять, что вы это поняли. Двадцать семь модулей в семи частях, от арифметики среднего и дисперсии до воспроизведения свежей статьи как выпускной работы.
Полностью бесплатно и открыто. Без регистрации, без «первый модуль бесплатно», без рассрочки на 24 месяца.
Лемма — утверждение, которое доказывают не ради него самого, а чтобы им доказать следующее. Курс устроен так же: ни один модуль не стоит отдельно, каждый — опора для того, что идёт после.
Большинство курсов учат обучать модели. Этот учит проверять утверждения.
Область движется через статьи, и подавляющее большинство заявленных в них улучшений не воспроизводится, растворяется при честном сравнении или получено сравнением настроенного метода с ненастроенной базой. Человек, который умеет обучать модели, но не умеет проверять утверждения, не отличает прогресс от шума — и строит на шуме.
Поэтому каждый модуль заканчивается не «мы получили accuracy 0.93», а «мы проверили, что улучшение переживает смену зерна ГПСЧ и сравнение с честной базой». Модуль 1 — про это, до всякого машинного обучения.
Второе отличие — связка с психологией там, где она настоящая: обучение с подкреплением и поведенческая психология описывают одно и то же дважды, а рекомендательные системы — это прикладная психология внимания.
Третье — курс написан теми, кто делает инструменты, которыми в нём пользуются. Там, где
нужен трекинг прогонов, это mlango; где нужен агентный цикл с читаемым трейсом — glia;
где нужно сравнение обученной политики с классической базой — decisionrl, в котором эта
база приложена к каждой задаче. Ни одна из библиотек не обязательна: везде показано, как
сделать то же самое голыми руками.
docs/
index.md лендинг (вёрстка в overrides/home.html)
programme.md все 27 модулей
prerequisites.md что нужно знать до начала
how-to-study.md как учиться, чтобы это сработало
modules/ модули
assets/theme.css тёмная редакционная тема поверх mkdocs-material
overrides/home.html шаблон лендинга
notebooks/ ноутбуки, по одному на модуль
Ноутбуки запускаются сверху вниз без правок и на CPU за разумное время. Там, где на полном прогоне число другое, это написано явно. CI выполняет каждый ноутбук на Linux и Windows: читатель, у которого ноутбук не запускается, курса не имеет.
pip install -r requirements.txt
mkdocs serve # → http://127.0.0.1:8000
jupyter lab notebooks/Программа зафиксирована целиком. Модули выходят по одному.
| Часть | Модули | Состояние |
|---|---|---|
| I. Как проверяют утверждения | 1–4 | готова целиком |
| II. Классический ML | 5–7 | готова целиком |
| III. Нейросети | 8–11 | готовы 8–9 |
| IV. RL и психология | 12–16 | в плане |
| V. Рекомендательные системы | 17–20 | в плане |
| VI. Агенты | 21–23 | в плане |
| VII. Выход на фронтир | 24–27 | в плане |
Самая полезная обратная связь — «здесь я застрял». Если объяснение не сработало, это дефект текста, а не читателя, и о нём надо знать. Заводите issue с указанием модуля и места.
Правила участия — CONTRIBUTING.md организации.
Текст и иллюстрации — CC BY 4.0: берите, переводите, используйте на своих занятиях, укажите авторство. Код в ноутбуках и скриптах — MIT.