こんにちは、Microsoft Researchの上級研究者であるChandanは、解釈可能な機械学習に取り組んでいます。カリフォルニア州バークレーで博士号を取得して以来、私は強制的にメモを取得 /改善しており、このウェブサイトでそれらを共有しています。彼らが役立つことを願っています:)
スライド•調査の概要•チートシート•メモ
ブログ投稿•個人情報
@csinva
スライド
Presフォルダーには、バークレーで機械学習を教えることからのMLスライドなど、プレゼンテーションのソースが含まれています
ソースはMarkdown（Reveal-MDで構築）にあり、簡単に編集 /エクスポート可能です- MLスライド（バークレーCS 189）
- AIスライド（Berkeley CS 188）
- 解釈可能性ワークショップ
- 解釈された解釈
研究とクラスのメモ
Research_ovwsフォルダーには、さまざまな研究分野での最近の論文の概要と要約が含まれています
- 解釈可能性
- 因果推論
- 転送学習
- 不確実性
- DL理論
- 複雑
- 散乱変換
- 神経科学のDL
_Notesフォルダーには、コンピューターサイエンス、統計、神経科学の間のさまざまなコースと領域のマークダウンノートとチートシートが含まれています
- 解釈可能性のチートシート
- 計算神経科学
- 因果推論ノート
- 分類
- 線形代数
- 情報理論
- コンピュータービジョン
- ここにもっとメモがあります
投稿
機械学習 /統計 /神経科学の進歩のさまざまな側面に関する投稿（以下の選択された投稿）
- ペーパーライティングのヒント（2023）
- 予測論文タイトル（2022）
- imodels（2022、bairblog）
参照
- 更新については、リポジトリを主演するか、@csinvaをフォローしてください
- 自由に自由に使用してください！
- Jekyllで構築されています| githubページ|タイムラインテーマ| particles.js | jupyterbook
