Habr, bonjour. Je vous présente le
lien d'aide principal
pour travailler avec les données . Le contenu de Google Dock convient à la fois aux professionnels et à ceux qui apprennent à travailler avec les données. Utilisez et pompez vous-même vos compétences + partagez-les avec vos collègues.
Une autre description de l'article est le contenu du lien d'aide. Par conséquent, vous pouvez immédiatement vous familiariser avec le document. Ou commencez par son contenu, que je joins ci-dessous.
Bien sûr, la liste complète des livres / services / vidéos et conférences du dossier est incomplète. Par conséquent, je propose de rendre cet article précieux - ajoutez vos liens utiles aux commentaires, les plus cool d'entre eux que j'ajouterai à mon fichier.
Livres sur ML et DS
Dans cette section, j'ai rassemblé des livres qui aideront à maîtriser les mathématiques, les statistiques, l'analyse des données, certains langages de programmation et l'apprentissage automatique.
- Deep learning en Python . Ce livre traite de l'apprentissage en profondeur par François Scholl, qui a créé Keras, la bibliothèque de réseaux de neurones la plus puissante.
- Apprentissage automatique et TensorFlow. Les débutants en apprentissage automatique apprécieront l'orientation appliquée de ce livre, car son objectif est d'introduire les bases, puis de passer rapidement à la résolution de problèmes réels.
- Créez un réseau de neurones. Ce livre est une introduction à la théorie et à la pratique de la création de réseaux de neurones. Il est destiné à ceux qui veulent savoir ce que sont les réseaux de neurones, où ils sont utilisés et comment créer eux-mêmes un tel réseau sans expérience dans ce domaine.
Une liste complète des livres est
ici.Application DS et ML par industrie
Cette section n'a pas besoin d'ĂŞtre introduite. Il contient une liste de
cahiers et de bibliothèques ML et Data Science pour diverses industries. Tous les codes sont en Python et sont hébergés sur GitHub. Ils seront utiles à la fois pour élargir ses horizons et pour lancer une startup intéressante.
- RobotChef - amélioration des recettes alimentaires sur la base des avis des utilisateurs;
- Services alimentaires - prévoir la demande de produits alimentaires à l'aide de réseaux de neurones;
- Recette Cuisine et évaluation - prédire le nom de la cuisine de n'importe quel plat en fonction d'une liste de ses ingrédients;
Une liste complète des cahiers par industrie est
ici.Cours utiles
Cette section contient des cours et des conférences sur l'analyse des données, les mathématiques, la science des données et l'apprentissage automatique.
- École d'apprentissage en profondeur. École d'apprentissage profond - un cercle du FPMI MIPT, conçu pour les élèves du secondaire intéressés par la programmation et les mathématiques, ainsi que les élèves qui souhaitent commencer l'apprentissage profond. Les cours sont dispensés par des étudiants de l'École PhysTech de mathématiques appliquées et d'informatique MIPT.
- Introduction à la science des données et à l'apprentissage automatique. Analyse des concepts et sujets centraux. Connaissance des méthodes d'apprentissage automatique telles que les arbres de décision et les réseaux de neurones + la partie pratique du cours consacrée à la connaissance des bibliothèques les plus populaires pour l'analyse des données - Pandas et Scikit-learn.
- Introduction à la théorie des réseaux neuronaux et à l'apprentissage profond. Ce cours donne une idée de l'état actuel des choses dans la théorie des réseaux de neurones. Les réseaux de neurones entièrement connectés et convolutifs sont envisagés à l'aide d'exemples de classification et de recherche d'objets dans les images.
Une liste complète des cours et des conférences est
ici.Détail de l'ensemble de données
La liste complète des jeux de données est
ici.Ordinateurs portables utiles
Une liste complète des ordinateurs portables utiles est
ici.Digests de nouvelles pour ML et DS
Après avoir filtré un grand nombre de sources et d'abonnements, je recueille pour vous toutes les nouvelles les plus importantes du monde de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle. Vous pouvez lire le résumé de juin
ici , pour le juillet
ici. Une liste complète et mise à jour des résumés de nouvelles est
ici.Vous en apprendrez plus sur l'apprentissage automatique et la science des données en vous abonnant à mon compte sur
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Neuron . Ne sautez pas les futurs articles. De plus, je vous rappelle - ajoutez vos liens les plus utiles aux commentaires, les plus cool que j'ajouterai Ă mon fichier. Partagez vos histoires d'apprentissage, vos astuces de vie et vos connaissances.
Tous les succès et connaissances!