✔️ Machine Learning Roadmap: нормальная карта входа в ML без сказок…
✔️ Machine Learning Roadmap: нормальная карта входа в ML без сказок про «выучить нейросети за месяц»
Большой русскоязычный roadmap по машинному обучению: от первого import numpy до LLM, RAG, fine-tuning, AI-агентов и MLOps.
Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и какой практический артефакт должен появиться после каждого этапа.
Roadmap разбит на 7 треков:
- фундамент: Python, математика, статистика, инструменты
- классический ML: scikit-learn, табличные данные, метрики, валидация
- Deep Learning: PyTorch, CNN, RNN, training loop
- LLM и трансформеры: attention, KV-cache, RAG, LoRA, агенты
- Generative AI: изображения, видео, аудио, мультимодальность
- MLOps и прод: Docker, Kubernetes, CI/CD, мониторинг, serving
- специализация: CV, NLP, RecSys, RL, Safety
Самое полезное - там честно написано, что ML это не только «обучить модель». В реальности большая часть работы живёт вокруг данных, метрик, деплоя, мониторинга, воспроизводимости и понимания, почему модель вообще ошибается.
Хорошая мысль из roadmap: LLM не делает джуна сениором. Она ускоряет того, кто понимает базу. Без базы человек просто превращается в оператора Copilot, который не может объяснить, почему модель сломалась.
По времени тоже без инфоцыганства:
- 0-3 месяца: Python, математика, классический ML
- 3-6 месяцев: Deep Learning и PyTorch
- 6-12 месяцев: LLM, RAG, fine-tuning, AI-агенты
- 12+ месяцев: MLOps, прод, масштабирование, специализация
Короче, если давно хотели системно зайти в ML, а не прыгать между роликами про ChatGPT, Stable Diffusion и «топ-10 библиотек», это хороший ориентир.
https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap/tree/main
Большой русскоязычный roadmap по машинному обучению: от первого import numpy до LLM, RAG, fine-tuning, AI-агентов и MLOps.
Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и какой практический артефакт должен появиться после каждого этапа.
Roadmap разбит на 7 треков:
- фундамент: Python, математика, статистика, инструменты
- классический ML: scikit-learn, табличные данные, метрики, валидация
- Deep Learning: PyTorch, CNN, RNN, training loop
- LLM и трансформеры: attention, KV-cache, RAG, LoRA, агенты
- Generative AI: изображения, видео, аудио, мультимодальность
- MLOps и прод: Docker, Kubernetes, CI/CD, мониторинг, serving
- специализация: CV, NLP, RecSys, RL, Safety
Самое полезное - там честно написано, что ML это не только «обучить модель». В реальности большая часть работы живёт вокруг данных, метрик, деплоя, мониторинга, воспроизводимости и понимания, почему модель вообще ошибается.
Хорошая мысль из roadmap: LLM не делает джуна сениором. Она ускоряет того, кто понимает базу. Без базы человек просто превращается в оператора Copilot, который не может объяснить, почему модель сломалась.
По времени тоже без инфоцыганства:
- 0-3 месяца: Python, математика, классический ML
- 3-6 месяцев: Deep Learning и PyTorch
- 6-12 месяцев: LLM, RAG, fine-tuning, AI-агенты
- 12+ месяцев: MLOps, прод, масштабирование, специализация
Короче, если давно хотели системно зайти в ML, а не прыгать между роликами про ChatGPT, Stable Diffusion и «топ-10 библиотек», это хороший ориентир.
https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap/tree/main