Если вы хотите начать обучение по машинному обучению, я рекомендую вам следовать этой последовательности шагов:

1. Получите базовые знания в математике, включая линейную алгебру, калькулюс и теорию вероятности.
2. Ознакомьтесь с основными понятиями и терминами в машинном обучении, такими как алгоритмы, модели, данные, обучение с учителем и без учителя, кластеризация и т.д.
3. Изучайте основные методы машинного обучения, такие как линейная регрессия, метод опорных векторов, деревья решений и ансамблирование моделей.
4. Получите практический опыт, работая с наборами данных и применяя алгоритмы машинного обучения на практике. Можно начать с изучения библиотеки Scikit-Learn в Python.
5. Изучите другие области машинного обучения, такие как глубокое обучение, рекомендательные системы и анализ текстов.
6. Учиться на практике! Начинайте работать над проектами машинного обучения и решайте реальные задачи. Не бойтесь экспериментировать и учиться на своих ошибках.

Запомните, практика и терпение - ключевые качества успеха.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence