Treinamento em máquinas
Seleção constantemente atualizada de recursos de máquinas.
Índice
- Biblioteca do ML Specialist + Editorial Choice:
- Materiais adicionais para o curso "Introdução ao aprendizado de máquina"
- Recomendações de professores de especialização "aprendizado de máquina e análise de dados"
- Literatura para admissão em shad
- Uma seleção de livro científico
- Pelos tópicos:
- Big data
- DataViz
- Látex
- NLP
- Python, ipython, scikit-learn etc
- R
- Algoritmos
- Álgebra linear
- Redes neurais, aprendizado profundo
- Teoria de estatísticas e probabilidades
- Cursos online (MOOC)
- Bats/Public/canais sobre ML
- Calendário de análise de dados
- Machine Learning: Palestra introdutória - K.V. Vorontsov
- Notas de aula e código para aprendizado de máquina Curso prático no CMC MSU
- Mais de 100 livros de ciência de dados gratuitos - mais de 100 livros de ciência de dados gratuitos
- Ebooks de ciência de dados O'Reilly gratuitos
- 100 repositórios para aprendizado de máquina
- M-Machine-Learning-uma lista com curadoria de estruturas de aprendizado de máquina, bibliotecas e software de aprendizado de máquina incríveis
- 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, Antes, diante, diante, diante, diante, diante, diante, diante, diante, diante, diante, diante, diante, frente, diante, para, para, para, para, para, para, para, para longe, com casais das melhores universidades do mundo
- Conselho de Ciência de Dados em Trello - Materiais comprovados organizados por tópicos (faixas de experiência, linguagens de programação, várias ferramentas)
- Guia de recursos de aprendizado de máquina
- 17 Recursos para aprendizado de máquina com um programador típico
- 51 Problema de dados de brinquedos na ciência de dados
- Idéias práticas-pandas-projetos-projetos para melhorar as habilidades de análise de dados python
- Mergulhe no aprendizado de máquina
- Mergulhe no repositório de aprendizado de máquina no github
- Perguntas sobre entrevistas de ciência de dados - Uma enorme lista de perguntas para se preparar para uma entrevista para a posição do cientista de dados
- Muitos livros sobre processamento de linguagem natural
- Uma lista de fontes abertas de dados nos quais você pode encontrar conjuntos de dados gratuitos
- Qual o Shop eu aprendo na ciência de dados em 100 horas?
- Máquina-aprendizagem para Software-Vengineers-um plano diário completo para estudar para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina
- Tutoriais sobre tópicos em aprendizado de máquina
- Seleção constantemente atualizada de links por dados
- Ensine a si mesmo aprendendo a máquina da maneira mais difícil!
- Um artigo por semana - Lista de bons artigos sobre ML/AI/DL
- Os livros de programação mais populares já
- Cookiecutter Data Science - Uma estrutura de projeto lógica, razoavelmente padronizada, mas flexível para fazer e compartilhar o trabalho de ciência de dados
- Awesossome-DataScience-E-EDEAs-uma lista de casos e aplicativos de uso de ciência de dados impressionantes e comprovados
- Máquina-aprendizagem Surveys-uma lista com curadoria de pesquisas de aprendizado de máquina, tutoriais e livros
- Uma crazse prática de ciência de dados em Python de Bart de Vylder e Pieter Buteneers de Coscale
- Docker-Setup-A Lista Curateed Docker Images para projetos de ciência de dados, com fácil configuração
- Notas sobre integência artificial-abstrações em vários tópicos de ML-isred, de álgebra a bayes
Biblioteca do ML Especialista
- Um curso de aprendizado de máquina - Hal Daumé III
- Uma teoria probabilística do reconhecimento de padrões - Devroye, Gyorfi, Lugosi (PDF)
- Modelagem preditiva aplicada - M. Kuhn, K. Johnson (2013)
- Raciocínio bayesiano e aprendizado de máquina - D.Barber (2015) (PDF)
- Conceitos principais na análise de dados: resumo, correlaração e visualização - Boris Mirkin
- Mineração e análise de dados. Conceitos e algoritmos fundamentais - Mjzaki, W.Meira Jr (2014) (PDF)
- Mineração de dados: conceitos e técnicas - Jiawei Han et. Al.
- Ciência dos Dados para manequins - Lillian Pierson (2015)
- Fazendo ciência de dados
- Elementos da aprendizagem estatística - Hastie, Tibshirani, Friedman (PDF)
- Fundamentos de aprendizado de máquina - Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh e Ameet Talwalkar (2012)
- Mineração de padrões frequentes - Charu C Aggarwal, Jiawei Han (Eds.) (PDF)
- Processos gaussianos para aprendizado de máquina - Carl E. Rasmugit Lssen, Christopher Ki Williams (PDF)
- Programação lógica indutiva: técnicas e aplicações - Nada Lavrac, Saso Dzeroski
- Teoria da informação, algoritmos de inferência e aprendizado - David Mackay
- Introdução à recuperação de informações - Manning, Rhagavan, Shutze (PDF)
- Introdução ao aprendizado de máquina - Nils J Nilsson (1997)
- Introdução ao aprendizado de máquina - Smola e Vishwanathan (PDF)
- Machine Learning Cheat Sheet - Soulmachine (2017) (PDF)
- Aprendizado de máquina em ação - Peter Harrington
- Aprendizado de máquina, classificação neural e estatística - D. Michie, DJ Spiegelhalter
- Aprendizado de máquina. A arte da ciência dos algoritmos que fazem sentido dos dados - P. Flach (2012)
- Aprendizado de máquina - Tom Mitchell
- Aprendizado de máquina - Andrew Ng
- Mineração de conjuntos de dados maciços - Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman
- Reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina - Cmbishop (2006)
- Programação probabilística e métodos bayesianos para hackers (grátis)
- Guia de um programador para mineração de dados - Ron Zacharski (PDF)
- R em ação
- Aprendizagem de reforço: uma introdução - Richard S. Sutton, Andrew G. Barto
- O Leão Way Learning Plus Otimização Inteligente (PDF)
- Entendendo o aprendizado de máquina: da teoria aos algoritmos
- Análise de grandes conjuntos de dados - Mineração de conjuntos de dados maciços
- Métodos matemáticos de treinamento sobre precedentes (The Theory of Ensidion Machines) - K. V. Vorontsov (PDF)
- Treinamento para máquinas - Peter Flah (PDF)
- Métodos de conjunto de estudantes de algoritmos - Dissertação A. Gushchina (PDF)
Cursos online (MOOC)
- Lista dos melhores cursos em quase todas as áreas da matemática
- Uma tonelada de vários cursos de programação, algoritmos, incluindo 29 ml de cursos
- Couursera:
- CS229: O aprendizado de máquina (Andrew NG, Universidade de Stanford) é o curso de treinamento de máquina mais popular (com cuidado, em vez de Python ou R - Matlab/Octave padrão)
- Treinamento de máquinas de especialização e análise de dados (Yandex + MIPT/MIPT)
- Meu repositório nesta especialização
- Fundações de aprendizado de máquina: uma abordagem de estudo de caso (Universidade de Washington)
- Especialização de mineração de dados
- Ciência de dados em especialização em escala (Universidade de Washington)
- Cálculo: Variável única Parte 1 (Universidade da Pensilvânia)
- Combinatória moderna (Raigorodsky, MIPT/MIPT)
- Teoria de probabilidade para iniciantes (Raigorodsky, MIPT/MIPT)
- Álgebra linear (HSE/HSE) - Uma linha de álgebra linear para faculdades de não -discussões, é adequada "para um início rápido"
- Economia (HSE/HSE) (Econometria)
- Especialização em análise de negócios (Universidade da Pensilvânia) - Especialização sobre a aplicação prática de estatística e análise de dados. Para as pessoas que ficaram decepcionadas com o DS e não entendem, por que tudo isso
- Análise de redes sociais (Universidade de Michigan)
- Redes sociais e econômicas: modelos e análise (Universidade de Stanford)
- Especialização dos Sistemas de Recomendações (Universidade de Minnesota)
- Construir especialização de aplicações inteligentes (Universidade de Washington)
- Programação no Python (MFTI/MIPT)
- Udacy:
- Engenheiro de Aprendizado de Máquina Nanodegree (co-criado por Kaggle)
- Analista de dados NanodeGree (co-criado pelo Facebook e MongoDB)
- Nanodegree de Inteligência Artificial (co-criada pela IBM Watson e Amazon Alexa)
- Analítica preditiva para NanodeGree de Negócios (co-criado pela Tableau & Alteryx)
- EDX:
- Ciência e Engenharia de Dados com Spark XSeries (Berkeley)
- 6.002X: Introdução ao pensamento de computação e ciência de dados (MIT)
- 6.041x: Introdução à probabilidade - A Ciência do Incerto (MIT)
- The Analytics Edge (MIT)
- Aprendendo com dados (Caltech) - Introdução ao aprendizado de máquina (teoria básica, algoritmos e áreas de aplicação prática)
- Vídeo de palestras da Escola de Análise de Dados (SHAD)
- Aulas de vídeo do curso "Treinamento para máquinas" (K.V. Vorontsov, Shad)
- Mineração de dados em materiais do curso de ação (MIPT/MIPT)
- Curso de opendatasciência aberto sobre aprendizado de máquina
- Introdução ao Python for Data Science - The Basics of Python e um pouco sobre Numpy
- Fundamentos de estatística - Introdução de alta qualidade em estatísticas, inteiramente em russo
- Ciência de dados e itens essenciais de aprendizado de máquina (Microsoft)
- CS231N: Redes neurais convolucionais para reconhecimento visual (Universidade de Stanford) - Um excelente curso de dez cravos em neuralidades e visão computacional
- Mineração de conjuntos de dados massivos (Universidade de Stanford) - Um curso baseado na mineração de livros de conjuntos de dados enormes para os autores de Jure Leskovec, Anand Rajaraman e Jeff Ullman (eles também são instrutores deste curso)
- CS109: Ciência de Dados (Universidade de Harvard)
- Fundamentos do aprendizado de máquina - uma parte da iniciativa EDU de aprendizado de máquina da Bloomberg
Social
Discussão do aprendizado de máquina em mensageiros (grupos, canais, bate -papos, comunidades).
- Ciência de dados abertos
- Dedicado ao grupo de treinamento de Moscou ML no Facebook
- e Grupo Vkontakte sobre treinamento de máquinas
- Grupo de Treinamento para Máquinas Tomsk
- Grupo Slack Tomsk ML
- Grupos Públicos/Vkontakte:
- Ciência dos dados
- Aprendizado profundo
- Laboratórios de mineração de dados
- Deeplearning (redes neurais profundas)
- Memes sobre aprendizado de máquina para jovens senhoras
- Em Telegram:
- CANIAL DO COMUNIDADE DO ELEPELING
- O primeiro canal de notícias sobre ciência de dados
- CHATE
- Converse sobre o tópico Ciência dos Dados - Ciência de Dados Chat
- Canal py_digest
- Bate -papo ru_python
- Spark em mim: Internet, estatísticas, ciência de dados, filosofia
- Spark in Me Channel Chat
- Canal com postagens quentes do Reddit no tema do DS
- SabredDites sobre aprendizado de máquina e tópicos adjacentes (eu recomendo ver pelo menos o topo o tempo todo + barra lateral):
- /R/Analyzit
- /r/bigdata
- /R/bigdatajobs
- /R/computervion
- /R/datacleaning
- /R/dataGangSta
- /R/datasbeautiful
- /R/dataSugly
- /R/datascience
- /R/conjuntos de dados
- /R/DataViz
- /r/jupyternotebooks
- /R/LanguageTechnology
- /R/LearnMachineLearning
- /r/LearnPython
- /R/machineLearning
- /R/opendata
- /r/rstats
- /R/probability teoria
- /R/pystats
- /r/amostras
- /R/SemanticWeb
- /r/estatística
- /R/textdatamining
- Pessoas Tweiting sobre ML e AI
- Blogs em DataSens Tematics + List:
- Destill.pub
- Inference.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.paralleleldots.com
- Alexanderdyakonov.wordpress.com
