RB
Я так не считаю) ну, рыночек порешает.
ну этот курс неплохой.
По статистике, без которой ML бессмысленнен - https://www.coursera.org/specializations/statistics. Там дают статистику базовую но так, что хорошо ложится на то, что в ML происходит.
по ML - я сам учился в Техносфере, а не по курсам, потому точно не подскажу. Курс, чей этот чат, - неплохой. Я редко находил, до чего додолбаться, но и смотрел я его не весь.
Есть очень хорошая книга - The elements of statistical learning, она бесподобна. Но - в ней нет про xgboost, lightgbm и нейронки. Но - про них почти нигде нет))
Неплохая книжка, с хорошими ноутбуками к ней - https://github.com/ageron/handson-ml2. Там база, но приятная. Если возникает вопрос - полезно читать мануал sklearn (там риал много полезного материала).
По нейронкам хорошо рассказывает Yannic Kilcher, пример - https://youtu.be/iDulhoQ2pro
Еще про машинку в целом неплохо говорит https://www.youtube.com/user/joshstarmer. Он иногда лажает, но это очень редко.
