[TRANSLATIONS] Russian version of 1-intro-to-ML (#437)

1-Introduction/1-intro-to-ML/translations/README.ru.md

@@ -0,0 +1,149 @@
+# Введение в машинное обучение
+
+<!--
+Посмотрите видео, а затем пройдите предварительную викторину
+-->
+
+[![ML, AI, глубокое обучение - в чем разница?](https://img.youtube.com/vi/lTd9RSxS9ZE/0.jpg)](https://youtu.be/lTd9RSxS9ZE "ML, AI, глубокое обучение - в чем разница?")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы просмотреть видео, в котором обсуждается разница между машинным обучением, искусственным интеллектом и глубоким обучением.
+
+## [Тест перед лекцией](https://white-water-09ec41f0f.azurestaticapps.net/quiz/1/)
+
+---
+
+Добро пожаловать на курс классического машинного обучения для начинающих! Если вы новичок в этой теме или опытный специалист по машинному обучению, желающий освежить свои знания в какой-либо области, мы рады, что вы присоединились к нам! Мы хотим создать удобную стартовую площадку для вашего изучения машинного обучения и будем рады ответить и учесть ваши [отзывы](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions).
+
+[![Введение в ML](https://img.youtube.com/vi/h0e2HAPTGF4/0.jpg)](https://youtu.be/h0e2HAPTGF4 "Введение в ML")
+
+> 🎥 Нажмите на изображение выше, чтобы просмотреть видео: Джон Гуттаг из Массачусетского технологического института представляет машинное обучение
+
+---
+## Начало работы с машинным обучением
+
+Перед тем, как приступить к изучению этой учебной программы, вам необходимо настроить компьютер и подготовить его для работы с ноутбуками локально.
+
+- **Настройте свою машину с помощью этих видео**. Воспользуйтесь следующими ссылками, чтобы узнать [как установить Python](https://youtu.be/CXZYvNRIAKM) в вашей системе и [настроить текстовый редактор](https://youtu.be/EU8eayHWoZg) для разработки.
+- **Изучите Python**. Также рекомендуется иметь базовые знания о [Python](https://docs.microsoft.com/learn/paths/python-language/?WT.mc_id=academic-15963-cxa), языке программирования, полезном для специалистов по данным, который мы используем в этом курсе.
+- **Изучите Node.js и JavaScript**. Мы также несколько раз используем JavaScript в этом курсе при создании веб-приложений, поэтому вам потребуется установить [node](https://nodejs.org) и [npm](https://www.npmjs.com/), а также [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/), доступный для разработки как на Python, так и на JavaScript.
+- **Создайте учетную запись GitHub**. Поскольку вы нашли нас на [GitHub](https://github.com), возможно, у вас уже есть учетная запись, но если нет, создайте ее, а затем создайте форк этой учебной программы, чтобы использовать ее самостоятельно. (Не стесняйтесь поставить звезду этому репозиторию 😊)
+- **Ознакомьтесь со Scikit-learn**. Ознакомьтесь со [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html), набором библиотек для машинного обучения, на которые мы ссылаемся в этих уроках.
+
+---
+## Что такое машинное обучение?
+
+Термин "машинное обучение" - один из самых популярных и часто используемых сегодня терминов. Очень вероятно, что вы слышали этот термин хотя бы раз, если вы хоть немного знакомы с технологиями, независимо от того, в какой области вы работаете. Однако механика машинного обучения остается загадкой для большинства людей. Для новичка в машинном обучении эта тема иногда может показаться сложной. Поэтому важно понимать, что такое машинное обучение на самом деле, и изучать его шаг за шагом на практических примерах.
+
+---
+## Кривая хайпа
+
+![кривая хайпа ML](../images/hype.png)
+
+> Google Trends показывает недавнюю "кривую хайпа" термина "машинное обучение".
+
+---
+## Загадочная вселенная
+
+Мы живем во вселенной, полной завораживающих загадок. Великие ученые, такие как Стивен Хокинг, Альберт Эйнштейн и многие другие, посвятили свою жизнь поиску значимой информации, раскрывающей тайны окружающего нас мира. Это условие обучения: ребенок из года в год узнает новое и раскрывает структуру окружающего мира по мере взросления.
+
+---
+## Мозг ребенка
+
+Мозг и органы чувств ребенка воспринимают факты из своего окружения и постепенно изучают скрытые закономерности жизни, которые помогают ребенку выработать логические правила для определения усвоенных закономерностей. Процесс обучения человеческого мозга делает людей самыми изощренными живыми существами в этом мире. Постоянное обучение, обнаружение скрытых закономерностей и последующее внедрение инноваций, позволяет нам становиться лучше и лучше на протяжении всей жизни. Эта способность к обучению и способность к развитию связаны с концепцией, называемой [пластичность мозга](https://www.simplypsychology.org/brain-plasticity.html). На первый взгляд, мы можем выявить некоторые мотивационные сходства между процессом обучения человеческого мозга и концепциями машинного обучения.
+
+---
+## Человеческий мозг
+
+[Человеческий мозг](https://www.livescience.com/29365-human-brain.html) воспринимает вещи из реального мира, обрабатывает воспринимаемую информацию, принимает рациональные решения и выполняет определенные действия в зависимости от обстоятельств. Это то, что мы называем разумным поведением. Когда мы программируем копию интеллектуального поведенческого процесса на компьютере, это называется искусственным интеллектом (ИИ).
+
+---
+## Немного терминологии
+
+Хотя термины могут запутать, машинное обучение (ML) является важным подмножеством искусственного интеллекта. **Машинное обучение занимается использованием специализированных алгоритмов для раскрытия значимой информации и поиска скрытых закономерностей из воспринимаемых данных для подтверждения рационального процесса принятия решений**.
+
+---
+## AI, ML, глубокое обучение
+
+![AI, ML, глубокое обучение, наука о данных](../images/ai-ml-ds.png)
+
+> Диаграмма, показывающая взаимосвязь между ИИ, машинным обучением, глубоким обучением и наукой о данных. Инфографика [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), вдохновленная [этим рисунком](https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/366996/distinction-between-ai-ml-neural-networks-deep-learning-and-data-mining)
+
+---
+## Концепции, которые охватывает этот курс
+
+В этой учебной программе мы собираемся охватить только основные концепции машинного обучения, которые должен знать новичок. Мы рассматриваем то, что мы называем «классическим машинным обучением», в первую очередь с использованием Scikit-learn, отличной библиотеки, которую многие студенты используют для изучения основ. Чтобы понять более широкие концепции искусственного интеллекта или глубокого обучения, необходимы сильные фундаментальные знания о машинном обучении, и поэтому мы хотели бы предложить их здесь.
+
+---
+## В этом курсе вы узнаете:
+
+- основные концепции машинного обучения
+- история ML
+- ML и равнодоступность
+- методы регрессионного машинного обучения
+- классификация методов машинного обучения
+- методы кластеризации машинного обучения
+- методы машинного обучения обработки естественного языка
+- методы машинного обучения прогнозирования временных рядов
+- обучение с подкреплением
+- реальные приложения для машинного обучения
+
+---
+## Что мы не будем рассказывать
+
+- глубокое обучение
+- нейронные сети
+- AI
+
+Чтобы улучшить процесс изучения, мы будем избегать сложностей нейронных сетей, «глубокого обучения» - многоуровневого построения моделей с использованием нейронных сетей - и искусственного интеллекта, которые мы обсудим в другой учебной программе. Мы также представим учебную программу по науке о данных, чтобы сосредоточиться на этом аспекте этой более широкой области.
+
+---
+## Зачем изучать машинное обучение?
+
+Машинное обучение с системной точки зрения определяется как создание автоматизированных систем, которые могут изучать скрытые закономерности из данных, чтобы помочь в принятии разумных решений.
+
+Эта мотивация во многом основана на том, как человеческий мозг учится определенным вещам на основе данных, которые он воспринимает из внешнего мира.
+
+✅ Задумайтесь на минутку, почему компания может попытаться использовать стратегии машинного обучения вместо создания жестко запрограммированного механизма на основе правил.
+
+---
+## Приложения машинного обучения
+
+Приложения машинного обучения сейчас есть почти повсюду, и они столь же повсеместны, как и данные, которые присутствующие в нашем обществе, генерируемые нашими смартфонами, подключенными к сети устройствами и другими системами. Учитывая огромный потенциал современных алгоритмов машинного обучения, исследователи изучали их способность решать многомерные и междисциплинарные проблемы реальной жизни с отличными положительными результатами.
+
+---
+## Примеры применяемого ML
+
+**Машинное обучение можно использовать разными способами**:
+
+- Предсказать вероятность заболевания на основании истории болезни пациента или отчетов.
+- Использование данных о погоде для прогнозирования погодных явлений.
+- Чтобы понять тональность текста.
+- Для обнаружения фейковых новостей, чтобы остановить распространение пропаганды.
+
+Финансы, экономика, науки о Земле, освоение космоса, биомедицинская инженерия, когнитивистика и даже области гуманитарных наук адаптировали машинное обучение для решения сложных задач обработки данных в своей области.
+
+---
+## Заключение
+
+Машинное обучение автоматизирует процесс обнаружения шаблонов, находя важные закономерности из реальных или сгенерированных данных. Оно зарекомендовало себя, среди прочего, как очень ценный инструмент для бизнеса, здравоохранения и финансов.
+
+В ближайшем будущем понимание основ машинного обучения станет обязательным для людей из любой области из-за его широкого распространения.
+
+---
+# 🚀 Вызов
+
+Набросайте на бумаге или с помощью онлайн-приложения, такого как [Excalidraw](https://excalidraw.com/), ваше понимание различий между AI, ML, глубоким обучением и наукой о данных. Добавьте несколько идей о проблемах, которые может решить каждый из этих методов.
+
+# [Тест после лекции](https://white-water-09ec41f0f.azurestaticapps.net/quiz/2/)
+
+---
+# Обзор и самообучение
+
+Чтобы узнать больше о том, как вы можете работать с алгоритмами машинного обучения в облаке, следуйте курсу [Learning Path](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-no-code-predictive-models-azure-machine-learning/?WT.mc_id=academic-15963-cxa).
+
+Пройдите курс [Learning Path](https://docs.microsoft.com/learn/modules/introduction-to-machine-learning/?WT.mc_id=academic-15963-cxa) по основам машинного обучения.
+
+---
+# Задание
+
+[Подготовьте среду разработки](assignment.ru.md)

1-Introduction/1-intro-to-ML/translations/assignment.ru.md

@@ -0,0 +1,9 @@
+# Настройте среду разработки
+
+## Инструкции
+
+Это задание не оценивается. Вы должны освежить в памяти Python и настроить свою среду, чтобы она могла запускать ноутбуки.
+
+Воспользуйтесь этим курсом [Python Learning Path](https://docs.microsoft.com/learn/paths/python-language/?WT.mc_id=academic-15963-cxa), а затем настройте свою систему, просмотрев эти вводные видео:
+
+https://www.youtube.com/playlist?list=PLlrxD0HtieHhS8VzuMCfQD4uJ9yne1mE6