Машинне навчання –
просто і зрозуміло, без коду
і складних формул

Мелешенко Катерина

кандидат технічних наук та практикуючий інженер з машинного навчання

Я добре знаю відчуття, коли машинне навчання здається складним і розрізненим. Коли є курси, сертифікати, код і моделі — але немає цілісного розуміння, як усе це працює разом і навіщо.

Я прийшла в машинне навчання не одразу після університету. За моїми плечима — понад 10 років роботи в різних галузях: від морського бізнесу та фінансів до кібербезпеки. Саме цей досвід навчив мене дивитись на ML не як на набір інструментів, а як на систему прийняття рішень.

Переломний момент настав тоді, коли я усвідомила: без розуміння теорії машинного навчання практика не працює. Саме теорія дає основу для усвідомлених рішень, а не механічного застосування алгоритмів.

Поступово я "розклала" машинне навчання по поличках: зрозуміла логіку алгоритмів, принципи їх навчання та реальні межі можливостей штучного інтелекту.

Сьогодні я ділюсь цим підходом з іншими — пояснюю машинне навчання простими словами, без коду і формул, але з глибоким розумінням того, як алгоритми насправді приймають рішення.

Саме розуміння, а не інструменти, дозволяє впевнено працювати з темою ШІ і приймати зважені рішення щодо свого подальшого розвитку.