Machine Learning Roadmap
1.0.0
Hello there. I am Shanmukha Sainath, working as AI Engineer at KLA Corporation. I have done my Bachelors from Department of Electronics and Electrical Communication Engineering department, IIT Kharagpur.
Интернет -мир огромный, поэтому ресурсы для изучения каких -либо новых вещей. Существует множество бесплатных и платных ресурсов для изучения машинного обучения. Наличие много вариантов в руке сбивает с толку, и его трудно выбрать (из опыта). Итак, я собрал лучшие ресурсы, чтобы начать работу с машинным обучением и продолжить карьеру в этой области.
Отзывы и предложения приветствуются :)
18.06 Линейный курс алгебры от MIT - лучший курс для изучения оснований линейной алгебры
Курс матриц от Khan Academy - лучший курс для изучения оснований матричной алгебры
Статистика и вероятность Курса Хана Академия - лучший курс.
Дифференциальное исчисление - лучший курс для изучения основ дифференциального исчисления.
6.006 Интакция к алгоритмам - это курс MIT, чтобы изучить основы структур данных и алгоритмов.
Учебник Python - лучшее место для изучения базового синтаксиса Python.
Но я делюсь другими ресурсами для некоторых библиотек, чтобы быстро их изучить. Всякий раз, когда вы застряли на какой -то функции или реализации. Всегда лучше ссылаться на documentation / tutorials / code присутствующие на официальном сайте.
Numpy - это библиотека, которая позволяет Numerical Computing в Python. В машинном обучении мы всегда работаем с массивами. Numpy помогает управлять этими массивами, используя большое количество доступных функций.
Pandas - это быстрый, мощный, гибкий и простой в использовании инструмент анализа данных и манипуляции с открытым исходным кодом, созданный в верхней части языка программирования Python. Чтобы узнать больше об использовании и преимуществах страницы обзора пакета Pandas Pasce
Это поможет привыкнуть к некоторым частым операциям, выполняемым с пандами.OpenCV-Python-это библиотека привязки Python, предназначенная для решения проблем компьютерного зрения. OpenCV-Python-это обертка Python для оригинальной реализации OpenCV C ++.
Обратитесь к официальным учебным пособиям для получения более подробной информации и реализации. Python Imaging Library добавляет возможности обработки изображений для Python Interpreter. Эта библиотека предоставляет обширную поддержку формата файлов, эффективное внутреннее представление и довольно мощные возможности обработки изображений.
NLTK является ведущей платформой для создания программ Python для работы с данными о человеческом языке. Он предоставляет более 50 корпораций и лексических ресурсов, таких как Wordnet, а также набор функций обработки текста для классификации, токенизации, Stemming, Tagging, Sanaing и семантических рассуждений, обертки для библиотек NLP промышленной силы.
Это поможет привыкнуть к некоторым частым операциям, выполняемым с NLTK.Spacy-это библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом для расширенной обработки естественного языка, написанная на языках программирования Python и Cython.
Этот курс от Spacy помогает начать с Spacy.Matplotlib - это всеобъемлющая библиотека для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций в Python.
Обратитесь к официальным учебным пособиям для получения более подробной информации и реализации.Seaborn - это библиотека визуализации данных Python, основанная на Matplotlib. Он предоставляет интерфейс высокого уровня для рисования привлекательной и информативной статистической графики.
Обратитесь к официальным учебным пособиям для получения более подробной информации и реализации. Обратитесь к галерее Knoe о различных типах участков, присутствующих в Seaborn.Графическая библиотека Python's Python создает интерактивные графики качества публикации. Примеры того, как сделать линейные графики, графики рассеяния, диаграммы площади, сплоченные диаграммы, столбцы ошибок, графики ящиков, гистограммы, тепловые карты, сюжеты, множественные усы, полярные диаграммы и пузырьковые диаграммы.
Scikit-Learn-это бесплатная библиотека программного машинного обучения для языка программирования Python. Он имеет различные алгоритмы classification , regression и clustering algorithms . Он предназначен для взаимодействия с численными и научными библиотеками Python Numpy и Scipy.
Вступление в ML с Scikit-Learn и 50 советами Scikit-Learn-это лучшие свободные курсы, предоставленные Data School для изучения Scikit-Learn
FASTAI-это библиотека глубокого обучения, которая предоставляет практикующим специалистам высокоуровневые компоненты, которые могут быстро и легко обеспечить самые современные результаты в стандартных доменах глубокого обучения и предоставляет исследователям низкоуровневые компоненты, которые могут быть смешаны и сопоставлены для создания новых подходов. Проверьте страницу для получения дополнительной информации.
Обратитесь к официальным учебным пособиям для получения более подробной информации и реализации. Pytorch-это глубокая структура обучения, разработанная Meta , которая обеспечивает быстрые, гибкие эксперименты и эффективное производство с помощью удобного для пользователя фронтального, распределенного обучения и экосистемы инструментов и библиотек.
Tensorflow - это глубокая структура обучения, разработанная Google . Это бесплатная библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом для машинного обучения и искусственного интеллекта. Его можно использовать в ряде задач, но уделяет особое внимание обучению и выводу глубоких нейронных сетей.
Kaggle - это самое большое сообщество данных SCEINCE, где можно поделиться своей работой, участвовать в соревнованиях, учиться на бесплатных курсах и многое.
Чтобы получить больше от Kaggle, участвуйте в любом конкурсе, который отвечает вашему интересу. Соревнования аминно разделены на 3 категории Tabular , Computer Vision , NLP . Если нет никаких активных соревнований, попытайтесь прошлых соревнований, которые вас интересуют. Если вы застряли в любой момент, обратитесь к общедоступным записным книжкам / публикациям на дискуссионном форуме. На Kaggle доступно энромовое количество наборов данных. Вы также можете загрузить наборы данных и начать свой собственный проект
Этот веб -сайт содержит список текущих конкурсов ML на различных платформах
В этом блоге, написанном Vetrivel PS, состоит список платформ конкуренции по науке о данных.
Papers with Code - это бесплатный и открытый ресурс с документами по машинному обучению, кодом, наборами данных, методам и таблицам оценки.
Все в PWC делятся на категории, что позволяет легко получить особую бумагу. Перейдите в категорию / область, которая вас интересует ( Browse State-of-the-Art ). Выберите любую статью на основе набора данных / большинства реализованных / библиотек. Вы также можете найти реализации кода в различных структурах.
Прочитайте газету. Реализуйте алгоритм/модель с вашей любимой структурой. Тренируйте его с фиктивными данными, чтобы проверить. Это лучший способ заняться исследованиями.
Андрей Карпати
Кришнайк
StatQuest с Джошем Стармером
3blue1brown
Deeplearningai
Лекс Фридман
Янник Килчер
Генри Ай Лаборатории
Что такое ИИ
Даниэль Бурк
Tensorflow
DeepLizard
Аладдин Перссон
Цифровой Sreeni
Ай лето
Дистилия
Google AI
Meta ai
Открытый ИИ
AWS Машинное обучение
Блог Microsoft AI
Lil'log
Взломать еженедельно
Deepwizai
aman.ai
Документы с кодом
arxiv
Arxiv Sanity
Scihub
Кэггл
Документы с кодом
Открыть Ml
CS231N: компьютерное зрение
CS224N: обработка естественного языка
CS224W: машинное обучение с графиками
CS285: обучение подкрепления
LLM-курс: скомпилированные ресурсы для изучения LLMS
Deeplearning.ai
Альфа -сигнал: еженедельный дайджест для исследователей и инженеров ИИ
Документы с кодом
Что такое ИИ
Лучшие бумаги недели Dair.ai
Ежедневная доза науки о данных
Этот сайт имеет весь список доступных облачных графических процессоров и их цены
Янник Килчер (раздор)
Cord.ai (Slack)
MLSPACE: сообщество машинного обучения (Абхишек Такур) (Discord)
Вес и уклоны: модели поезда и тонкая настройка, управление моделями от экспериментов до производства
Объятие лица: платформа, где сообщество машинного обучения сотрудничает с моделями, наборами данных и приложениями.
Pytorch Lightning: Pytorch Lightning - это глубокая структура обучения для профессиональных исследователей ИИ и инженеров машинного обучения, которые нуждаются в максимальной гибкости, не жертвуя производительностью в масштабе.
Библиотеки Automl: Pycaret, H2O Automl, Autokeras, Flaml
Развертывание [новичок]: колба, стрижка
Langchain: Langchain - это структура, предназначенная для упрощения создания приложений с использованием моделей крупных языков.
