기계 훈련
지속적으로 기계 자원 선택을 업데이트했습니다.
목차
- ML 전문가 + 편집 선택 라이브러리 :
- 코스의 추가 자료 "기계 학습 소개"
- 전문화 교사의 권장 사항 "기계 학습 및 데이터 분석"
- 그늘에 입학하는 문학
- 과학 책의 선택
- 주제별 :
- 빅 데이터
- Dataviz
- 유액
- NLP
- Python, Ipython, Scikit-Learn 등
- 아르 자형
- 알고리즘
- 선형 대수
- 신경망, 딥 러닝
- 통계 및 확률 이론
- 온라인 코스 (MOOC)
- ML에 대한 채팅/공개/채널
- 데이터 분석 캘린더
- 기계 학습 : 소개 강의 -K.V. Vorontsov
- CMC MSU의 기계 학습 실용 과정 강의 노트 및 코드
- 100 개 이상의 무료 데이터 과학 서적 - 100 개 이상의 무료 데이터 과학 서적
- 무료 O'Reilly Data Science eBook
- 기계 학습을위한 100 개의 저장소
- Awesome-Machine-Learning- 엄청난 기계 학습 프레임 워크, 라이브러리 및 소프트웨어의 선별 된 목록
- 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, 앞쪽, 앞, 앞, 앞, 앞, 앞, 앞, 앞, 앞, 앞, 앞, 앞, 앞, 앞, 앞, 앞, 앞, 앞,,,,, 그리고,, 그리고, 전 세계 최고의 대학의 쿠어스와 함께
- Trello의 데이터 과학 보드 - 주제로 구성된 입증 된 자료 (전문 지식 트랙, 프로그래밍 언어, 다양한 도구)
- 머신 러닝 리소스 가이드
- 17 전형적인 프로그래머로부터 기계 학습을위한 리소스
- 51 데이터 과학의 장난감 데이터 문제
- Python 데이터 분석 기술을 향상시키기위한 실용적인 판다 프로젝트 프로젝트 아이디어
- 머신 러닝에 뛰어 들었습니다
- Github에서 머신 러닝 repo로 뛰어 들었습니다
- 데이터 과학 인터뷰 질문 - 데이터 과학자 위치에 대한 인터뷰 준비를위한 엄청난 질문 목록
- 자연어 처리에 관한 많은 책
- 무료 데이터 세트를 찾을 수있는 오픈 소스 목록
- 100 시간 안에 데이터 과학에서 어떤 Shoup을 배웠습니까?
- Software-Vengineers-기계 학습 엔지니어가되기위한 공부를위한 일일 계획 완료
- 머신 러닝 주제에 대한 튜토리얼
- DataSens에 의해 지속적으로 링크 선택을 지속적으로 업데이트했습니다
- 머신 러닝을 어려운 방법으로 가르치십시오!
- 일주일 - ML/AI/DL에 대한 좋은 기사 목록
- StackoverFlow에서 가장 인기있는 프로그래밍 서적
- CookieCutter Data Science- 데이터 과학 작업을 수행하고 공유하기위한 논리적이고 합리적으로 표준화되었지만 유연한 프로젝트 구조
- awesosome-datascience-edeas- 굉장하고 입증 된 데이터 과학 사용 사례 및 응용 프로그램 목록
- Machine-Learning-Surveys-큐 레이션 된 머신 러닝 설문 조사, 튜토리얼 및 책
- Bart de Vylder의 Python의 실습 데이터 과학 크라스 및 Coscale의 Pieter Buteneers
- Docker-Setup-A Data Science Projects 용 Curateed List Docker Images, 쉽게 설정
- 대수에서 Bayes에 이르기까지 다양한 ML- 흡입 된 주제에 대한 인공 불충정-교환에 대한 메모
ML 전문가의 도서관
- 기계 학습 과정 -Hal Daumé III
- 패턴 인식에 대한 확률 론적 이론 -Devroye, Gyorfi, Lugosi (PDF)
- 응용 예측 모델링 -M. Kuhn, K. Johnson (2013)
- 베이지안 추론 및 기계 학습 -D.Barber (2015) (PDF)
- 데이터 분석의 핵심 개념 : 요약, 상관 및 시각화 -Boris Mirkin
- 데이터 마이닝 및 분석. 기본 개념 및 알고리즘 -Mjzaki, W.Meira Jr (2014) (PDF)
- 데이터 마이닝 : 개념 및 기술 -Jiawei Han et. 알.
- Dummies의 데이터 과학 -Lillian Pierson (2015)
- 데이터 과학을 수행합니다
- 통계 학습의 요소 -Hastie, Tibshirani, Friedman (PDF)
- 머신 러닝의 기초 -Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh 및 Ameet Talwalkar (2012)
- 빈번한 패턴 채굴 -Charu C Aggarwal, Jiawei Han (Eds.) (PDF)
- 기계 학습을위한 가우스 프로세스 -Carl E. Rasmugit Lssen, Christopher Ki Williams (PDF)
- 유도 로직 프로그래밍 : 기술 및 응용 프로그램 -Nada Lavrac, Saso Dzeroski
- 정보 이론, 추론 및 학습 알고리즘 - David Mackay
- 정보 검색 소개 -Manning, Rhagavan, Shutze (PDF)
- 머신 러닝 소개 -Nils J Nilsson (1997)
- 머신 러닝 소개 -Smola 및 Vishwanathan (PDF)
- 머신 러닝 치트 시트 -Soulmachine (2017) (PDF)
- 기계 학습 행동 - 피터 해링턴
- 머신 러닝, 신경 및 통계 분류 -D. Michie, DJ Spiegelhalter
- 기계 학습. 데이터를 이해하는 알고리즘 과학 기술 -P. Flach (2012)
- 기계 학습 -Tom Mitchell
- 기계 학습 - Andrew NG
- 광업 대규모 데이터 세트 - Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman
- 패턴 인식 및 머신 러닝 -Cmbishop (2006)
- 해커를위한 확률 론적 프로그래밍 및 베이지안 방법 (무료)
- 데이터 마이닝에 대한 프로그래머 안내서 -Ron Zacharski (PDF)
- r 행동
- 강화 학습 : 소개 -Richard S. Sutton, Andrew G. Barto
- 라이온 웨이 머신 러닝 플러스 지능형 최적화 (PDF)
- 기계 학습 이해 : 이론에서 알고리즘까지
- 대형 데이터 세트 분석 - 대규모 DataSests 번역 마이닝
- 선례에 대한 수학적 방법 (교육 기계 이론) -K. V. Vorontsov (PDF)
- 기계 훈련 -Peter Flah (PDF)
- 알고리즘 학생들의 앙상블 방법 - 논문 A. Gushchina (PDF)
온라인 코스 (MOOC)
- 수학의 거의 모든 영역에서 최고의 코스 목록
- 29ml 코스를 포함한 다양한 프로그래밍 과정, 알고리즘 톤
- 쿠어 스라 :
- CS229 : 머신 러닝 (Andrew NG, Stanford University)은 가장 인기있는 기계 교육 과정입니다 (표준 파이썬 또는 R- MATLAB/OCTAVE 대신 신중하게)
- 전문 기계 교육 및 데이터 분석 (Yandex + MIPT/MIPT)
- 기계 학습 기초 : 사례 연구 접근법 (워싱턴 대학교)
- 데이터 마이닝 전문화
- 스케일 전문화의 데이터 과학 (워싱턴 대학교)
- 미적분학 : 단일 변수 1 부 (펜실베이니아 대학교)
- 현대 조합 (A.M. Raigorodsky, MIPT/MIPT)
- 초보자를위한 확률 이론 (A.M. Raigorodsky, MIPT/MIPT)
- 선형 대수 (HSE/HSE) - 비 모성 교수진에 대한 선형 대수 라인은 "빠른 시작에 적합합니다".
- 경제학 (HSE/HSE) (경제학)
- 비즈니스 분석 전문화 (펜실베니아 대학교) - 통계 및 데이터 분석의 실제 적용에 관한 전문화. DS에 실망하고 이해하지 못하는 사람들에게
- 소셜 네트워크 분석 (미시간 대학교)
- 사회 및 경제 네트워크 : 모델 및 분석 (Stanford University)
- 인용 시스템 전문화 (미네소타 대학교)
- 지능형 응용 프로그램 전문화 (워싱턴 대학교)
- 파이썬 프로그래밍 (MFTI/MIPT)
- udacy :
- 머신 러닝 엔지니어 Nanodegree (Kaggle의 공동 크리탄)
- 데이터 분석가 Nanodegree (Facebook & MongoDB에 의해 공동으로 제공됨)
- 인공 지능 Nanodegree (IBM Watson & Amazon Alexa가 공동으로 제공)
- Business Nanodegree에 대한 예측 분석 (Tableau & Alteryx에 의해 공동-)
- edx :
- Spark Xseries (버클리)와 데이터 과학 및 엔지니어링
- 6.002X : 계산 사고 및 데이터 과학 소개 (MIT)
- 6.041X : 확률 소개 - 불확실한 과학 (MIT)
- 분석 에지 (MIT)
- 데이터 학습 (Caltech) - 기계 학습 소개 (기본 이론, 알고리즘 및 실제 응용 분야)
- 데이터 분석 학교 강의 비디오 (Shad)
- 코스 "기계 훈련"의 비디오 클래스 (K.V. Vorontsov, Shad)
- 데이터 마이닝 액션 코스 자료 (MIPT/MIPT)
- 기계 학습에 대한 OpenDatascience 과정을 개방하십시오
- 데이터 과학을위한 Python에 대한 소개 - Python의 기본 및 Numpy에 대한 약간
- 통계의 기초 - 통계에 대한 고품질 소개, 전적으로 러시아어에서
- 데이터 과학 및 머신 러닝 필수 (Microsoft)
- CS231N : 시각적 인식을위한 Convolutional Neural Networks (Stanford University) - 신경 및 컴퓨터 비전의 우수한 10 단계 과정
- MISTIVE DATASETS (Stanford University) - Jure Leskovec, Anand Rajaraman 및 Jeff Ullman의 저자에게 대규모 데이터 제의 책을 기반으로 한 과정 (이 과정의 강사이기도합니다).
- CS109 : 데이터 과학 (하버드 대학교)
- 머신 러닝의 기초 - Bloomberg의 기계 학습 EDU 이니셔티브의 일부
사회의
메신저 (그룹, 채널, 채팅, 커뮤니티)의 머신 러닝에 대한 토론.
- 개방형 데이터 과학
- Facebook에서 Moscow ML 교육 그룹에 전념합니다
- 기계 훈련 교육에 관한 Vkontakte 그룹
- Tomsk Machine Training Group
- Slack Tomsk ML 그룹
- 대중/vkontakte 그룹 :
- 데이터 과학
- 딥 러닝
- 데이터 마이닝 랩
- DeePlearning (심해 신경망)
- 젊은 숙녀를위한 기계 학습에 관한 밈
- 전보 :
- Deeplearning 커뮤니티 채널
- 데이터 과학에 대한 첫 번째 뉴스 채널
- 빅 데이터, 처리 및 기계 학습에 따라 채팅 - 빅 데이터 및 머신 러닝
- 주제 데이터 과학에 대한 채팅 - 데이터 과학 채팅
- 채널 py_digest
- ru_python 채팅
- 나에게 불꽃 : 인터넷, 통계, 데이터 과학, 철학
- 나에게 스파크 채널 채팅
- DS 테마의 Reddit의 핫 게시물이있는 채널
- 머신 러닝 및 인접 주제에 대한 Sabreddites (최소한 항상 탑을 보는 것이 좋습니다) :
- /r/analyzit
- /r/bigdata
- /r/bigdatajobs
- /r/compuTervision
- /r/datacleaning
- /r/datagangsta
- /r/dataisbeautiful
- /r/dataisugly
- /r/datascience
- /r/데이터 세트
- /r/dataviz
- /r/jupyternotebooks
- /r/langeetechnology
- /r/LearnMachinElearning
- /r/LearnPyThon
- /r/machineLearning
- /r/opendata
- /r/rstats
- /r/확률 이론
- /r/pystats
- /r/샘플링
- /r/semanticweb
- /r/통계
- /r/textDatamining
- 사람들은 ML과 AI에 대해 트위스트합니다
- Datasens Tematics + List의 블로그 :
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- deliprao.com
- fastml.com
- Timvieira.github.io
- blogs.princeton.edu
- offconvex.org
- Ruder.io
- Argmin.net
- nlpers.blogspot.ru
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