Capacitación de máquinas
Selección constantemente actualizada de recursos de maquinaria.
Tabla de contenido
- Biblioteca del especialista en ML + opción editorial:
- Materiales adicionales al curso "Introducción al aprendizaje automático"
- Recomendaciones de los maestros de especialización "Aprendizaje automático y análisis de datos"
- Literatura para la admisión a sábalo
- Una selección de libros científicos
- Por temas:
- Big data
- Dataviz
- Látex
- PNLP
- Python, Ipython, Scikit-Learn, etc.
- Riñonal
- Algoritmos
- Álgebra lineal
- Redes neuronales, aprendizaje profundo
- Teoría de estadísticas y probabilidades
- Cursos en línea (MOOC)
- Chats/públicos/canales sobre ML
- Calendario de análisis de datos
- Aprendizaje automático: conferencia introductoria - K.V. Vorontsov
- Notas de conferencia y código para el curso práctico de aprendizaje automático en CMC MSU
- Más de 100 libros gratuitos de ciencias de datos: más de 100 libros gratuitos de ciencias de datos
- Libros electrónicos de ciencias de datos de O'Reilly gratis
- 100 repositorios para el aprendizaje automático
- Awesome-Machine-Learning: una lista curada de marcos, bibliotecas y software de aprendizaje automático asombroso
- Open Source Society University's Data Science Course - This is a Solid Path for Those of You Want to Complete a Data Sciente ONE OWN TIME, FOR FREE, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Fore, Forwer, Foring, For, For, para, para, para, por lejos, con Couurs de las mejores universidades del mundo
- Junta de ciencias de datos en Trello: materiales probados organizados por temas (pistas de experiencia, lenguajes de programación, varias herramientas)
- Guía de recursos de aprendizaje automático
- 17 Recursos para el aprendizaje automático de un programador típico
- 51 Problema de datos de juguetes en ciencia de datos
- Ideas prácticas de los proyectos-proyectos para mejorar las habilidades de análisis de datos de Python
- Bucear en el aprendizaje automático
- Sumerja el repositorio de aprendizaje automático en Github
- Preguntas de la entrevista de la ciencia de datos: una gran lista de preguntas para prepararse para una entrevista para el puesto de científico de datos
- Muchos libros sobre procesamiento del lenguaje natural
- Una lista de fuentes abiertas de datos en las que puede encontrar conjuntos de datos gratuitos
- ¿Qué hago que aprendo en la ciencia de datos en 100 horas?
- Learning-Learning-para-Software-Venginers-Un plan diario completo para estudiar para convertirse en ingeniero de aprendizaje automático
- Tutoriales sobre temas en el aprendizaje automático
- Selección constantemente actualizada de enlaces por datos
- ¡Enséñate a ti mismo aprendiendo a la máquina por la manera difícil!
- Un artículo por semana - Lista de buenos artículos sobre ML/AI/DL
- Los libros de programación más populares en la mentalidad en Stackoverflow
- CookieCutter Data Science: una estructura de proyectos lógica, razonablemente estandarizada pero flexible para hacer y compartir el trabajo de ciencia de datos
- Awesosome-Datascience-EDEAS-Una lista de casos y aplicaciones de uso de ciencia de datos impresionantes y probados
- Learning-Learning-Surveys: una lista curada de encuestas de aprendizaje automático, tutoriales y libros
- Una cónyuge práctica de ciencia de datos en Python de Bart de Vylder y Pieter Buteneers de Coscale
- Docker-Setup-A Imágenes de Docker de la lista curada para proyectos de ciencia de datos, con configuración fácil
- Notas sobre integencia artificial-abstractos sobre varios temas de ML, desde álgebra hasta Bayes
Biblioteca del especialista en ML
- Un curso de aprendizaje automático - Hal Daumé III
- Una teoría probabilística del reconocimiento de patrones - Devroye, Gyorfi, Lugosi (PDF)
- Modelado predictivo aplicado - M. Kuhn, K. Johnson (2013)
- Razonamiento bayesiano y aprendizaje automático - D.Barber (2015) (PDF)
- Conceptos básicos en el análisis de datos: resumen, correlación y visualización - Boris Mirkin
- Minería y análisis de datos. Conceptos y algoritmos fundamentales - Mjzaki, W.Meira Jr (2014) (PDF)
- Minería de datos: conceptos y técnicas - Jiawei Han et. Alabama.
- Data Science for Dummies - Lillian Pierson (2015)
- Haciendo ciencia de datos
- Elementos de aprendizaje estadístico - Hastie, Tibshirani, Friedman (PDF)
- Fundamentos de Aprendizaje automático - Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh y Ameet Talwalkar (2012)
- Minería de patrones frecuentes - Charu C Aggarwal, Jiawei Han (eds.) (PDF)
- Procesos gaussianos para el aprendizaje automático - Carl E. Rasmugit Lssen, Christopher Ki Williams (PDF)
- Programación lógica inductiva: técnicas y aplicaciones - Nada Lavrac, Saso Dzeroski
- Teoría de la información, inferencia y algoritmos de aprendizaje - David Mackay
- Introducción a la recuperación de la información - Manning, Rhagavan, Shutze (PDF)
- Introducción al aprendizaje automático - Nils J Nilsson (1997)
- Introducción al aprendizaje automático - Smola y Vishwanathan (PDF)
- Hoja de trucos de aprendizaje automático - soulmachine (2017) (PDF)
- Aprendizaje automático en acción - Peter Harrington
- Aprendizaje automático, clasificación neuronal y estadística - D. Michie, DJ Spiegelhalter
- Aprendizaje automático. El arte de la ciencia de los algoritmos que dan sentido a los datos - P. Flach (2012)
- Aprendizaje automático - Tom Mitchell
- Aprendizaje automático - Andrew Ng
- Minería de conjuntos de datos masivos - Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman
- Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático - Cmbishop (2006)
- Programación probabilística y métodos bayesianos para hackers (gratis)
- Una guía del programador para la minería de datos - Ron Zacharski (PDF)
- R en acción
- Aprendizaje de refuerzo: una introducción - Richard S. Sutton, Andrew G. Barto
- Lion Way Machine Learning Plus Intelligent Optimization (PDF)
- Comprensión del aprendizaje automático: de la teoría a los algoritmos
- Análisis de grandes conjuntos de datos: minería de traducción masiva de datos de datos
- Métodos matemáticos de capacitación sobre precedentes (la teoría de las máquinas de enseñanza) - K. V. Vorontsov (PDF)
- Entrenamiento a máquina - Peter Flah (PDF)
- Métodos de conjunto de estudiantes de algoritmos - Disertación A. Gushchina (PDF)
Cursos en línea (MOOC)
- Lista de los mejores cursos en casi cualquier área de las matemáticas
- Un montón de varios cursos de programación, algoritmos, incluidos los cursos de 29 ml
- Couursera:
- CS229: Aprendizaje automático (Andrew NG, Universidad de Stanford) es el curso de capacitación de máquinas más popular (cuidadosamente, en lugar de Python estándar o R - Matlab/Octave)
- Capacitación y análisis de datos de la máquina de especialización (YANDEX + MIPT/MIPT)
- Mi repositorio en esta especialización
- Fundamentos de aprendizaje automático: un enfoque de estudio de caso (Universidad de Washington)
- Especialización de minería de datos
- Ciencia de datos a escala especialización (Universidad de Washington)
- Cálculo: Variable única Parte 1 (Universidad de Pensilvania)
- Combinatoria moderna (A.M. Raigorodsky, MIPT/MIPT)
- Teoría de la probabilidad para principiantes (A.M. Raigorodsky, MIPT/MIPT)
- Álgebra lineal (HSE/HSE): una línea de álgebra lineal para facultades no demósicas, es adecuada "para un comienzo rápido"
- Economía (HSE/HSE) (Econometría)
- Especialización de análisis de negocios (Universidad de Pensilvania) - Especialización en la aplicación práctica de estadísticas y análisis de datos. Para las personas que estaban decepcionadas con DS y no entienden, ¿por qué es todo?
- Análisis de redes sociales (Universidad de Michigan)
- Redes sociales y económicas: modelos y análisis (Universidad de Stanford)
- Especialización en Sistemas de Recomendación (Universidad de Minnesota)
- Build Specialization de aplicaciones inteligentes (Universidad de Washington)
- Programación en Python (MFTI/MIPT)
- Udacy:
- Ingeniero de aprendizaje automático Nanodegree (co-certificado por Kaggle)
- Analista de datos Nanodegree (co-certificado por Facebook y MongoDB)
- Nanodegre de inteligencia artificial (co-certificado por IBM Watson y Amazon Alexa)
- Análisis predictivo para negocios Nanodegree (co-certificado por Tableau y Alteryx)
- EDX:
- Ciencia e ingeniería de datos con Spark XSeries (Berkeley)
- 6.002x: Introducción al pensamiento de cálculo y la ciencia de datos (MIT)
- 6.041x: Introducción a la probabilidad: la ciencia de Inciertos (MIT)
- Analytics Edge (MIT)
- Aprendizaje de los datos (Caltech) - Introducción al aprendizaje automático (teoría básica, algoritmos y áreas de aplicación práctica)
- Video de conferencias de la Escuela de Análisis de Datos (Shad)
- Clases de video del curso "Machine Training" (K.V. Vorontsov, Shad)
- Materiales del curso de minería de datos en acción (MIPT/MIPT)
- Open OpenDataScience Course on Machine Learning
- Introducción a Python for Data Science: los conceptos básicos de Python y un poco sobre Numpy
- Fundamentos de las estadísticas: introducción de alta calidad en estadísticas, completamente en ruso
- Data Science and Machine Learning Essentials (Microsoft)
- CS231N: Redes neuronales convolucionales para el reconocimiento visual (Universidad de Stanford): un excelente curso de diez etapas en neuralidades y visión por computadora
- Minería de conjuntos de datos masivos (Universidad de Stanford): un curso basado en el libro Minería de datos masivos para los autores de Jure Leskovec, Anand Rajaraman y Jeff Ullman (también son instructores de este curso)
- CS109: Ciencia de datos (Universidad de Harvard)
- Fundamentos del aprendizaje automático: una parte de la iniciativa EDU de aprendizaje automático de Bloomberg
Social
Discusión del aprendizaje automático en mensajeros (grupos, canales, chats, comunidades).
- Ciencia de datos abiertos
- Dedicado al Grupo de Entrenamiento ML de Moscú en Facebook
- y Vkontakte Group sobre entrenamiento de máquinas
- Grupo de entrenamiento de máquinas Tomsk
- Slack Tomsk Ml Group
- Grupos públicos/vkontakte:
- Ciencia de datos
- Aprendizaje profundo
- Laboratorios de minería de datos
- Deeplearning (redes neuronales profundas)
- Memes sobre el aprendizaje automático para señoritas
- En telegrama:
- Canal comunitario de profundidad
- El primer canal de noticias sobre ciencia de datos
- Chat de acuerdo con Big Data, procesamiento y aprendizaje automático: Big Data & Machine Learning
- Chatear sobre el tema Ciencia de datos - Chat de ciencia de datos
- Canal py_digest
- Chat ru_python
- Spark in Me: Internet, estadísticas, ciencia de datos, filosofía
- Chisque en el chan del canal
- Canal con publicaciones calientes de Reddit en el tema DS
- SabredDites sobre aprendizaje automático y temas adyacentes (recomiendo ver al menos la parte superior para todo el tiempo + barra lateral):
- /R/analzit
- /r/bigdata
- /R/bigDataJobs
- /R/Computervision
- /R/datacleaning
- /R/dataGangsta
- /R/dataisBeautiful
- /R/dataSisugly
- /R/dataScience
- /R/conjuntos de datos
- /R/dataViz
- /r/jupyternotebooks
- /R/languageCnology
- /R/Learnmachinelearning
- /r/Learnpython
- /R/machinelearning
- /R/opendata
- /r/rstats
- /R/Probabilidad Teoría
- /R/pystats
- /r/Samplesize
- /r/semántico
- /r/estadísticas
- /R/textdatamining
- Gente de twited sobre ML y AI
- Blogs en DataSens Tematics + Lista:
- Destilado.pub
- Inferencia.vc
- karpathy.github.io
- Deliprao.com
- Fastml.com
- Timvieira.github.io
- Blogs.princeton.edu
- OffConvex.org
- ruder.io
- argmin.net
- nlpers.blogspot.ru
- Blog.shakirm.com
- Blog.paralleldots.com
- Alexanderdyakonov.wordpress.com
