หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

การฝึกอบรมเครื่องจักร

อัปเดตการเลือกทรัพยากรเครื่องจักรอย่างต่อเนื่อง

สารบัญ

  • ห้องสมุดของผู้เชี่ยวชาญ ML + ตัวเลือกบรรณาธิการ:
    • วัสดุเพิ่มเติมสำหรับหลักสูตร "บทนำสู่การเรียนรู้ของเครื่อง"
    • คำแนะนำจากอาจารย์ที่มีความเชี่ยวชาญ "การเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ข้อมูล"
    • วรรณกรรมสำหรับการเข้าร่วมเก๋ง
    • หนังสือวิทยาศาสตร์ที่เลือก
  • โดยหัวข้อ:
    • ข้อมูลขนาดใหญ่
    • การเก็บข้อมูล
    • น้ำยาง
    • NLP
    • Python, ipython, scikit-learn ฯลฯ
    • R
    • อัลกอริทึม
    • พีชคณิตเชิงเส้น
    • เครือข่ายประสาทการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
    • ทฤษฎีสถิติและความน่าจะเป็น
  • หลักสูตรออนไลน์ (MOOC)
  • แชท/สาธารณะ/ช่องเกี่ยวกับ ML
  • ปฏิทินการวิเคราะห์ข้อมูล
  • การเรียนรู้ของเครื่อง: การบรรยายเบื้องต้น - K.V. Vorontsov
  • บันทึกการบรรยายและรหัสสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องหลักสูตรการปฏิบัติเกี่ยวกับ CMC MSU
  • หนังสือวิทยาศาสตร์ข้อมูลฟรีมากกว่า 100 เล่ม - หนังสือวิทยาศาสตร์ข้อมูลฟรีมากกว่า 100 เล่ม
  • ฟรี ebooks วิทยาศาสตร์ข้อมูล O'Reilly
  • 100 ที่เก็บสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องจักร
  • ยอดเยี่ยม-machine-learning-a curated รายการของกรอบการเรียนรู้ของเครื่องที่น่ากลัวห้องสมุดและซอฟต์แวร์
  • หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลของมหาวิทยาลัยโอเพนซอร์สสังคม - นี่เป็นเส้นทางที่มั่นคงสำหรับผู้ที่คุณต้องการให้ข้อมูลวิทยาศาสตร์เสร็จสิ้นเวลาหนึ่งครั้งฟรี, ข้างหน้า, ข้างหน้า, ด้านหน้า, ด้านหน้า, ด้านหน้า, ด้านหน้า, ด้านหน้า, ข้างหน้าข้างหน้าข้างหน้าข้างหน้าข้างหน้าข้างหน้าข้างหน้าข้างหน้าข้างหน้าข้างหน้าข้างหน้าข้างหน้า ก่อนหน้าก่อนหน้าข้างหน้าก่อนหน้าก่อนหน้าก่อนหน้าก่อนหน้าก่อนหน้าก่อนหน้าก่อนหน้าสำหรับสำหรับสำหรับสำหรับสำหรับสำหรับสำหรับที่มี couurses จากมหาวิทยาลัยที่ดีที่สุดในโลก
  • คณะกรรมการวิทยาศาสตร์ข้อมูลใน Trello - วัสดุที่ได้รับการพิสูจน์แล้วซึ่งจัดโดยหัวข้อ (แทร็กความเชี่ยวชาญภาษาการเขียนโปรแกรมเครื่องมือต่าง ๆ )
  • คู่มือทรัพยากรการเรียนรู้ของเครื่อง
  • 17 ทรัพยากรสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องจากโปรแกรมเมอร์ทั่วไป
  • 51 ปัญหาข้อมูลของเล่นในวิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • แนวคิดโครงการเชิงปฏิบัติโครงการสำหรับการพัฒนาทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล Python
  • ดำดิ่งสู่การเรียนรู้ของเครื่องจักร
    • ดำน้ำในการเรียนรู้ของเครื่องจักร repo บน gitHub
  • คำถามสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูล - รายการคำถามมากมายสำหรับการเตรียมตัวสำหรับการสัมภาษณ์ตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • หนังสือหลายเล่มเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
  • รายการแหล่งข้อมูลแบบเปิดที่คุณสามารถค้นหาชุดข้อมูลฟรี
  • ฉันเรียนรู้อะไรในวิทยาศาสตร์ข้อมูลใน 100 ชั่วโมง?
  • เครื่องเรียนรู้ด้วยเครื่องจักร-สำหรับซอฟต์แวร์-เครื่องใช้-แผนรายวันที่สมบูรณ์สำหรับการศึกษาเพื่อเป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจักร
  • บทเรียนเกี่ยวกับหัวข้อในการเรียนรู้ของเครื่องจักร
  • อัปเดตการเลือกลิงก์ตามข้อมูลอย่างต่อเนื่อง
  • สอนตัวเองด้วยเครื่องเรียนรู้วิธีที่ยาก!
  • บทความหนึ่งสัปดาห์ - รายการบทความดีๆเกี่ยวกับ ML/AI/DL
  • หนังสือการเขียนโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดเท่าที่เคยมีมาใน Stackoverflow
  • CookieCutter Data Science - โครงสร้างโครงการเชิงตรรกะมาตรฐาน แต่มีความยืดหยุ่นสำหรับการทำและแบ่งปันงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • รายการและการใช้งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ยอดเยี่ยมและได้รับการพิสูจน์แล้ว
  • การเรียนรู้ด้วยเครื่องจักร-การดูแล-รายการที่ดูแลของการสำรวจการเรียนรู้ของเครื่องบทเรียนและหนังสือ
  • Crasse Data Science ใน Python โดย Bart de Vylder และ Pieter Buteneers จาก Coscale
  • Docker-Setup-A รายการ Curateed Images Docker Images สำหรับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลพร้อมการตั้งค่าที่ง่าย
  • หมายเหตุเกี่ยวกับจำนวนเต็มเทียมในหัวข้อ ML-rehed ต่าง ๆ ตั้งแต่พีชคณิตถึง Bayes

ห้องสมุดของผู้เชี่ยวชาญ ML

  • หลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่อง - Hal Daumé III
  • ทฤษฎีความน่าจะเป็นของการจดจำรูปแบบ - Devroye, Gyorfi, Lugosi (PDF)
  • การสร้างแบบจำลองการทำนายประยุกต์ - M. Kuhn, K. Johnson (2013)
  • การใช้เหตุผลแบบเบย์และการเรียนรู้ของเครื่อง - D.Barber (2015) (PDF)
  • แนวคิดหลักในการวิเคราะห์ข้อมูล: การสรุปความสัมพันธ์และการสร้างภาพ - Boris Mirkin
  • การขุดข้อมูลและการวิเคราะห์ แนวคิดพื้นฐานและอัลกอริทึม - Mjzaki, W.Meira Jr (2014) (PDF)
  • การขุดข้อมูล: แนวคิดและเทคนิค - Jiawei Han และ อัล
  • Data Science for Dummies - Lillian Pierson (2015)
  • การทำวิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • องค์ประกอบของการเรียนรู้ทางสถิติ - Hastie, Tibshirani, Friedman (PDF)
  • รากฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง - Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh และ Ameet Talwalkar (2012)
  • การขุดรูปแบบบ่อย - Charu C Aggarwal, Jiawei Han (Eds.) (PDF)
  • กระบวนการ Gaussian สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง - Carl E. Rasmugit Lssen, Christopher Ki Williams (PDF)
  • การเขียนโปรแกรมตรรกะแบบอุปนัย: เทคนิคและการใช้งาน - Nada Lavrac, Saso Dzeroski
  • ทฤษฎีข้อมูลการอนุมานและอัลกอริทึมการเรียนรู้ - David Mackay
  • ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการดึงข้อมูล - Manning, Rhagavan, Shutze (PDF)
  • รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง - Nils J Nilsson (1997)
  • บทนำเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง - Smola และ Vishwanathan (PDF)
  • Machine Learning Cheat Sheet - Soulmachine (2017) (PDF)
  • การเรียนรู้ของเครื่องจักรในการดำเนินการ - Peter Harrington
  • การเรียนรู้ของเครื่องการจำแนกประเภทประสาทและสถิติ - D. Michie, DJ Spiegelhalter
  • การเรียนรู้ของเครื่อง ศิลปะแห่งวิทยาศาสตร์อัลกอริทึมที่ทำให้เข้าใจถึงข้อมูล - P. Flach (2012)
  • การเรียนรู้ของเครื่อง - ทอมมิทเชล
  • การเรียนรู้ของเครื่อง - Andrew NG
  • ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ - Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman
  • การจดจำรูปแบบและการเรียนรู้ของเครื่อง - CMBISHOP (2006)
  • การเขียนโปรแกรมความน่าจะเป็นและวิธีการแบบเบย์สำหรับแฮ็กเกอร์ (ฟรี)
  • คำแนะนำของโปรแกรมเมอร์เกี่ยวกับการขุดข้อมูล - Ron Zacharski (PDF)
  • r ในการดำเนินการ
  • การเรียนรู้การเสริมแรง: บทนำ - Richard S. Sutton, Andrew G. Barto
  • การเรียนรู้ของเครื่อง Lion Way Plus การเพิ่มประสิทธิภาพอัจฉริยะ (PDF)
  • การทำความเข้าใจการเรียนรู้ของเครื่อง: จากทฤษฎีสู่อัลกอริทึม
  • การวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ - Mining DataSests Translation
  • วิธีการทางคณิตศาสตร์ของการฝึกอบรมเกี่ยวกับแบบอย่าง (ทฤษฎีของเครื่องการสอน) - K. V. Vorontsov (PDF)
  • การฝึกอบรมเครื่องจักร - Peter Flah (PDF)
  • วิธีการของนักศึกษาอัลกอริทึม - วิทยานิพนธ์ A. Gushchina (PDF)

หลักสูตรออนไลน์ (MOOC)

  • รายการหลักสูตรที่ดีที่สุดในเกือบทุกพื้นที่ของคณิตศาสตร์
  • อัลกอริทึมการเขียนโปรแกรมมากมายรวมถึงหลักสูตร 29 มล.
  • couursera:
    • CS229: การเรียนรู้ของเครื่องจักร (Andrew Ng, Stanford University) เป็นหลักสูตรฝึกอบรมเครื่องจักรที่ได้รับความนิยมมากที่สุด (อย่างระมัดระวังแทนที่จะเป็น Python มาตรฐานหรือ R - Matlab/Octave)
    • การฝึกอบรมเครื่องจักรเฉพาะด้านและการวิเคราะห์ข้อมูล (Yandex + Mipt/Mipt)
      • ที่เก็บของฉันในความเชี่ยวชาญนี้
    • รากฐานการเรียนรู้ของเครื่อง: วิธีการกรณีศึกษา (มหาวิทยาลัยวอชิงตัน)
    • ความเชี่ยวชาญด้านการขุดข้อมูล
    • วิทยาศาสตร์ข้อมูลในระดับความเชี่ยวชาญ (มหาวิทยาลัยวอชิงตัน)
    • แคลคูลัส: ตัวแปรเดี่ยวตอนที่ 1 (มหาวิทยาลัยเพนซิลเวเนีย)
    • Combinatorics สมัยใหม่ (A.M. Raigorodsky, Mipt/Mipt)
    • ทฤษฎีความน่าจะเป็นสำหรับผู้เริ่มต้น (A.M. Raigorodsky, Mipt/Mipt)
    • พีชคณิตเชิงเส้น (HSE/HSE) - บรรทัดของพีชคณิตเชิงเส้นสำหรับคณะที่ไม่ใช่ demeterics มีความเหมาะสม "สำหรับการเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว"
    • เศรษฐศาสตร์ (HSE/HSE) (เศรษฐมิติ)
    • ความเชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ธุรกิจ (มหาวิทยาลัยเพนซิลเวเนีย) - ความเชี่ยวชาญในการใช้งานสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูลในทางปฏิบัติ สำหรับคนที่ผิดหวังใน DS และไม่เข้าใจทำไมมันถึงทั้งหมด
    • การวิเคราะห์เครือข่ายสังคม (มหาวิทยาลัยมิชิแกน)
    • เครือข่ายสังคมและเศรษฐกิจ: แบบจำลองและการวิเคราะห์ (มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด)
    • ความเชี่ยวชาญระบบแนะนำระบบ (มหาวิทยาลัยมินนิโซตา)
    • สร้างความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านแอปพลิเคชันอัจฉริยะ (มหาวิทยาลัยวอชิงตัน)
    • การเขียนโปรแกรมบน Python (MFTI/MIPT)
  • Udacy:
    • วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง Nanodegree (Co-Creed โดย Kaggle)
    • นักวิเคราะห์ข้อมูล Nanodegree (ร่วมกับ Facebook & MongoDB)
    • ปัญญาประดิษฐ์ Nanodegree (ร่วมกับ IBM Watson & Amazon Alexa)
    • การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์สำหรับธุรกิจ nanodegree (ร่วมกับ Tableau & Alteryx)
  • edx:
    • วิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรรมด้วย Spark XSeries (Berkeley)
    • 6.002x: บทนำเกี่ยวกับการคิดการคำนวณและวิทยาศาสตร์ข้อมูล (MIT)
    • 6.041x: บทนำสู่ความน่าจะเป็น - วิทยาศาสตร์ของความไม่แน่นอน (MIT)
    • ขอบวิเคราะห์ (MIT)
  • การเรียนรู้จากข้อมูล (Caltech) - บทนำเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง (ทฤษฎีพื้นฐานอัลกอริทึมและพื้นที่ของการใช้งานจริง)
  • วิดีโอการบรรยายของโรงเรียนการวิเคราะห์ข้อมูล (SHAD)
    • คลาสวิดีโอของหลักสูตร "การฝึกอบรมเครื่องจักร" (K.V. Vorontsov, Shad)
  • การขุดข้อมูลในวัสดุการดำเนินการหลักสูตร (MIPT/MIPT)
  • เปิดหลักสูตร OpEdatascience ในการเรียนรู้ของเครื่องจักร
  • แนะนำถึง Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล - พื้นฐานของ Python และเล็กน้อยเกี่ยวกับ numpy
  • พื้นฐานของสถิติ - การแนะนำคุณภาพสูงสู่สถิติทั้งหมดในรัสเซีย
  • วิทยาศาสตร์ข้อมูลและสิ่งจำเป็นในการเรียนรู้ของเครื่อง (Microsoft)
  • CS231N: เครือข่ายประสาท Convolutional สำหรับการจดจำภาพ (มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด) - หลักสูตรสิบขั้นตอนที่ยอดเยี่ยมในระบบประสาทและการมองเห็นคอมพิวเตอร์
    • repo บน gitHub
  • การขุดชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด) - หลักสูตรจากการขุดหนังสือของข้อมูลขนาดใหญ่ให้กับผู้แต่ง Jure Leskovec, Anand Rajaraman และ Jeff Ullman (พวกเขายังเป็นอาจารย์สอนหลักสูตรนี้ด้วย)
  • CS109: วิทยาศาสตร์ข้อมูล (มหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด)
  • รากฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง - ส่วนหนึ่งของ การเรียนรู้ของเครื่องบลูมเบิร์ก Edu Initiative

ทางสังคม

การอภิปรายเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องจักรในผู้ส่งสาร (กลุ่ม, ช่อง, แชท, ชุมชน)

  • วิทยาศาสตร์ข้อมูลเปิด
  • อุทิศให้กับ Moscow ML Training Group บน Facebook
  • และกลุ่ม Vkontakte เกี่ยวกับการฝึกอบรมเครื่องจักร
  • กลุ่มฝึกอบรมเครื่องจักร Tomsk
  • กลุ่ม Slack Tomsk ML
    • รูปแบบของการลงทะเบียน
  • Publics/Vkontakte Groups:
    • วิทยาศาสตร์ข้อมูล
    • การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
    • Data Mining Labs
    • Deeplearning (เครือข่ายประสาทลึก)
    • มส์เกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องจักรสำหรับหญิงสาว
  • ในโทรเลข:
    • ช่องชุมชน Deeplearning
    • ช่องข่าวแรกเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
    • แชทตามข้อมูลขนาดใหญ่การประมวลผลและการเรียนรู้ของเครื่อง - ข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้ของเครื่องจักร
    • แชทในหัวข้อข้อมูลวิทยาศาสตร์ - ข้อมูลวิทยาศาสตร์ข้อมูล
    • ช่อง py_digest
    • แชท ru_python
    • Spark in Me: อินเทอร์เน็ตสถิติวิทยาศาสตร์ข้อมูลปรัชญา
    • Spark in Me Channel Chat
    • ช่องที่มีโพสต์ร้อนจาก reddit ในธีม DS
  • sabreddites ในการเรียนรู้ของเครื่องและหัวข้อที่อยู่ติดกัน (ฉันขอแนะนำให้ดูอย่างน้อยด้านบนตลอดเวลา + แถบด้านข้าง):
    • /r/วิเคราะห์
    • /r/bigdata
    • /r/bigdatajobs
    • /r/computervision
    • /r/datacleaning
    • /r/dataGangsta
    • /r/dataisbeautiful
    • /r/dataIsugly
    • /r/datascience
    • /ชุดข้อมูล
    • /r/dataviz
    • /r/jupyternotebooks
    • /r/languagetechnology
    • /r/LearnMachinelearning
    • /r/learnpython
    • /r/machinelearning
    • /r/opendata
    • /r/rstats
    • /r/The Probability Theory
    • /r/pystats
    • /r/samplesize
    • /r/semanticWeb
    • /r/สถิติ
    • /r/textDatamining
  • ผู้คน tweiting เกี่ยวกับ ML และ AI
  • บล็อกใน Datasens Tematics + List:
    • Distill.pub
    • อนุมาน.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.parallelldots.com
    • Alexanderdyakonov.wordpress.com
ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด