Habr, hallo. Ich präsentiere Ihnen den
Haupthilflink für die Arbeit mit Daten . Das Material in Google Dock eignet sich sowohl für Profis als auch für diejenigen, die gerade erst lernen, mit Daten zu arbeiten. Nutze und pumpe deine Fähigkeiten selbst + teile sie mit Kollegen.
Eine weitere Beschreibung des Beitrags ist der Inhalt des Hilfelinks. Daher können Sie sich sofort mit dem Dokument vertraut machen. Oder beginnen Sie mit dem Inhalt, den ich unten anhänge.
Natürlich ist die gesamte Liste der Bücher / Dienste / Videos und Vorträge in der Datei unvollständig. Daher schlage ich vor, diesen Beitrag am wertvollsten zu gestalten - fügen Sie Ihre nützlichen Links zu Kommentaren hinzu, die coolsten, die ich meiner Datei hinzufügen werde.
Bücher über ML und DS
In diesem Abschnitt habe ich Bücher gesammelt, die helfen, Mathematik, Statistik, Datenanalyse, einige Programmiersprachen und maschinelles Lernen zu beherrschen.
- Tiefes Lernen in Python . In diesem Buch geht es um tiefes Lernen von Francois Scholl, der Keras, die mächtigste Bibliothek für neuronale Netze, erstellt hat.
- Maschinelles Lernen und TensorFlow. Anfänger im maschinellen Lernen werden die angewandte Ausrichtung dieses Buches zu schätzen wissen, da es darin besteht, die Grundlagen einzuführen und dann schnell echte Probleme zu lösen.
- Erstellen Sie ein neuronales Netzwerk. Dieses Buch ist eine Einführung in die Theorie und Praxis der Schaffung neuronaler Netze. Es ist für diejenigen gedacht, die wissen möchten, was neuronale Netze sind, wo sie verwendet werden und wie sie ein solches Netz selbst erstellen können, ohne Erfahrung auf diesem Gebiet zu haben.
Eine vollständige Liste der Bücher finden Sie
hier.DS- und ML-Anwendung nach Branchen
Dieser Abschnitt bedarf keiner Einführung. Es verfügt über eine Liste von
Notizbüchern sowie ML- und Data Science-Bibliotheken für verschiedene Branchen. Alle Codes sind in Python und werden auf GitHub gehostet. Sie werden nützlich sein, um den eigenen Horizont zu erweitern und ein interessantes Startup zu starten.
- RobotChef - Verbesserung der Lebensmittelrezepte basierend auf Benutzerbewertungen;
- Lebensmittelausstattung - Prognose der Nachfrage nach Lebensmitteln mithilfe neuronaler Netze;
- Rezeptküche und Bewertung - Vorhersage des Namens der Küche eines Gerichts anhand einer Liste seiner Zutaten;
Eine vollständige Liste der Notebooks nach Branchen finden Sie
hier.Nützliche Kurse
Dieser Abschnitt enthält Kurse und Vorlesungen zu Datenanalyse, Mathematik, Datenwissenschaft und maschinellem Lernen.
- Deep Learning School. Deep Learning School - ein Kreis aus dem FPMI MIPT, der sich an Schüler richtet, die sich für Programmierung und Mathematik interessieren, sowie an Schüler, die mit Deep Learning beginnen möchten. Der Unterricht wird von Studenten der PhysTech School of Applied Mathematics and Informatics MIPT gehalten.
- Einführung in Data Science und maschinelles Lernen. Analyse zentraler Konzepte und Themen. Bekanntschaft mit Methoden des maschinellen Lernens wie Entscheidungsbäumen und neuronalen Netzen + dem praktischen Teil des Kurses, der der Bekanntschaft mit den beliebtesten Bibliotheken für die Datenanalyse gewidmet ist - Pandas und Scikit-learn.
- Einführung in die Theorie neuronaler Netze und tiefes Lernen. Dieser Kurs gibt einen Überblick über den aktuellen Stand der Theorie neuronaler Netze. Vollständig verbundene und gefaltete neuronale Netze werden anhand von Beispielen für die Klassifizierung und Suche nach Objekten in Bildern betrachtet.
Eine vollständige Liste der Kurse und Vorlesungen finden Sie
hier.Datensatzdetail
Die vollständige Liste der Datensätze finden Sie
hier.Nützliche Laptops
Eine vollständige Liste nützlicher Laptops finden Sie
hier.News Digests für ML und DS
Nachdem ich eine große Anzahl von Quellen und Abonnements herausgefiltert habe, sammle ich für Sie alle wichtigen Nachrichten aus der Welt des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Den Digest für Juni können Sie
hier lesen, für den Juli
hier. Eine vollständige, aktualisierte Liste der News Digests finden Sie
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