Не стоит забывать про различные соревнования по машинному обучению. Наиболее популярной площадкой является Kaggle, а в русскоязычном сегменте довольно популярен Boosters. Соревнования по машинному обучению помогут «добрать» и совершенствовать экспертные знания в конкретных областях машинного обучения, таких, например, как машинное зрение и обработка естественного языка. Не потеряться в море информации поможет общение с единомышленниками и профессионалами в данной области в рамках Slack-сообщества ODS. В этом сообществе можно найти массу полезной информации в различных областях машинного обучения, задать вопрос, на который Google не смог ответить, а также найти работу.

Важной составляющей успешного развития в области машинного обучения является хорошее владение английским языком, так как большая часть исследований в данной области публикуется на нём. Интересные разработки в области нейронных сетей от OpenAI, Google и Facebook также публикуются на английском языке. Тем не менее, важно также читать современную литературу по машинному обучению, выходящую на русском языке. Наиболее интересные издательства — это «ДМК Пресс» и O’Reilly, которые, наверное, знакомы многим программистам, так как публикуют достаточно много литературы, связанной с разработкой на различных языках программирования.

Разные люди воспринимают информацию по-разному. Кто-то любит слушать музыку, кто-то предпочитает читать книги, поэтому универсального совета, как изучить машинное обучение, нет. Важно найти свой путь и далее планомерно развиваться в выбранном направлении, сочетая все источники информации — от Телеграм-сообществ профильной тематики до магистерских программ ведущих вузов. Важной составляющей успешного профессионального роста является наличие хорошего базового образования в области математики. С высшей математикой, статистикой и линейной алгеброй предстоит столкнуться всем, кто хочет начать свой профессиональный рост в области машинного обучения.

Все перечисленные источники уже структурированы и в большинстве своём позволяют без опыта и каких-либо первичных знаний начать использовать машинное обучение на практике в короткий промежуток времени. Они проведут от базовых понятий к продвинутым алгоритмам и методикам, а также заложат необходимый потенциал для формирования профессиональных навыков. А для вдохновения и общения стоит обратить внимание на Kaggle и сообщество ODS.

Если вы решили начать изучение машинного обучения, то в вашем распоряжении есть множество ресурсов. Это и online-курсы (Coursera, Udemy, Udacity и т. д.) и комбинированные online-/offline-курсы (netology, ВШЭ, Яндекс ШАД и т. д.) и большое количество литературы: «Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists», «Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems» и т. д.