В отличие от других сфер в программировании (веб, мобайл, энтерпрайз, etc.) в машинном обучении математика и статистика очень важны. Начать нужно с математики. А затем перейти к статистике.
На самом начале пути, вы должны будете комфортно чувствовать себя с базовой линейной алгеброй (манипуляции с векторами и матрицами), логарифмическими и экспоненциальными функциями. Так же нужно знать теорию вероятностей (на самом базовом уровне), функции многих переменных, линейное программирование.
Во многих книгах по теме подразумеваетесь что вы уже знаете базы из Computer Science, и неплохо разбираетесь в математике, понимаете что такое распределенные вычисления.
Если говорить о языках программирования, то Python, R это –мастхев.
Машинное обучение можно поделить на два подвида:
Практическое машинное обучение
Это штука про подготовку данных, обработку данных, базы данных, написание скриптов для сбора данных и нахождение ответов в этой непонятной каше данных реального мира.Теоретическое машинное обучение
Это про математику и абстракцию, про «идеальный мир» и «идеальные данные», про доказательство, что что-то возможно и как сделать что-то лучше.
Самое главное это начать, найдите данные (много открытых данных есть у Kaggle), подучите Python, посмотрите туториал и сделайте свою модель. Потом вы поймёте чего вам не хватает и сами будете искать ответы. Без английского тут никак, данных на русском нет.
Удачи!
Найди игру например, и проведи некую декомпозицию поведения персонажей в игре. Начни разбирать по полочкам их действия, и пробуй реализовать похожие действия
А не подскажете, есть ли такие курсы/книги и тд, чтобы изучать статистику и тервер на практике?