学習アプローチは、「教える方法」と直接「何を教えるか」の原則に分けることができます。優れたカリキュラム（「何を学ぶか」）があっても、学習が効果的でない場合、寿命の終わりの爆発はほとんどありません。したがって、最初にどの原則が効果的であるかを判断する必要があります。
自明なものから、多くの人が知っているが自己教育では使用しないものまで、私が自分で使用している原則のみを引用しますが、それらは普遍的ではありません。一般に、これらは何かを学ぶための非常に一般的な原則であり、私は機械学習の詳細に少し適応し、具体的な例を示しました。
これらの原則は、私が1Cからデータサイエンティストに比較的迅速に移行し、2年で給与と自律性の観点から署名者のレベルに成長するのに役立ちました（これに関する前の記事へのリンク）
あなたは本質、原則と概念、直感を理解する必要があります。覚えようとしないでください
「いくつかの原則を知ることで、多くの事実を知る必要がなくなります」
「根元で見よ」（コズマ・プルトコフ）
学校や大学では、何かを暗記したり、重要でない詳細を知ることが重要なときに、多くの人がアプローチの犠牲になりました。coursera.orgでコースを教えているアメリカのトップ教授の多くが、公式を示すのではなく、完全に数学的なアプローチを含むさまざまなアプローチの直感を最初に説明しようとしていることに私はどのように驚いたかを覚えています。実際には、正確な式を知る必要がないことがよくあります（または、それらを覚える時間があります）。しかし、正しい決定を下すには、さまざまなアプローチの背後にある原則と論理をしっかりと念頭に置く必要があります。
したがって、数学、さまざまなアルゴリズムの原則、または個々の式を研究するときは、それらを覚えることではなく、これらの式の背後にある基本的なことと原則を理解することに焦点を当てることが重要です。
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