मशीन लर्निंग कहाँ और कैसे सीखें?

सभी को नमस्कार!

यह कोई रहस्य नहीं है कि मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में रुचि तेजी से बढ़ रही है। इस बीच, मेरा यैंडेक्स डिस्क पेजर के विशाल डंप में बदल गया, और Google क्रोम में बुकमार्क एक सूची में बदल गया, जिसकी लंबाई हर दिन अनंत तक जाती है। इस प्रकार, अपने और आप के लिए जीवन को सरल बनाने के लिए, मैंने जानकारी को संरचना करने और दिलचस्प संसाधनों के लिए बहुत सारे लिंक देने का फैसला किया, जिनका मैंने अध्ययन किया और जो मैं आपको अध्ययन की सलाह देता हूं यदि आप केवल पथ की शुरुआत में हैं (मैं सूची को लगातार दोहराऊंगा)।

एक शुरुआत के विकास के लिए रास्ता, मैं कुछ इस तरह से देखता हूं:



एक शुरुआत के लिए छोटे से शुरू करने की कोशिश करें, यदि आपके पास 6 साल के लिए पूर्वानुमान विधियों में एक वीएमके विशेषज्ञता नहीं है, तो ई। सोकोलोव या के। वोरोत्सोव के व्याख्यान का संग्रह तुरंत डाउनलोड न करें, शायद माध्यम के लेख आपके लिए अधिक इष्टतम होंगे। एल्गोरिदम को समझने में कठिनाइयाँ हो सकती हैं, यदि आप संभावना सिद्धांत, अनुकूलन सिद्धांत और आँकड़ों में खराब हैं, तो मैं आपको ओज़ोन, मॉस्को बुक हाउस को देखने और गणित में व्याख्यान पाठ्यक्रम पर स्टॉक करने की सलाह देता हूं। इसके अलावा, सिद्धांत से परिचित होने के बाद, समस्याओं को हल करने में ज्ञान को लागू करना आसान होगा। आगे, मैं आपको उन रोचक संसाधनों की एक सूची दूंगा जिनका मैंने स्वयं एक बार अध्ययन किया था। मैं आपको सफलता की कामना करता हूं :)

नौसिखिया:

Sklearn टीम से मॉडल के त्वरित चयन के लिए जीवन हैक



डेटा साइंस शब्दावली

माध्यम पर गहन शिक्षा पर बुनियादी लेखों पर क्रैश-कोर्स

TensorFlow ट्यूटोरियल

अजगर बनाम आर - अंतर

Habré पर ओपन डाटा साइंस से एक खुले पाठ्यक्रम के वीडियो व्याख्यान

महान एमएल CheatSheet

थीनो टीम द्वारा संवैधानिक तंत्रिका नेटवर्क के अंकगणित

आर में डेटा विश्लेषण और अर्थमिति पर उत्कृष्ट वीडियो ट्यूटोरियल

नाएब बेयसियन करते हैं-यह अपने आप में हैबर के साथ क्लासिफायरियर है

आरओसी-एयूसी कैसे काम करता है, इसकी अच्छी व्याख्या
www.youtube.com/watch?v=21Igj5Pr6u4
www.youtube.com/watch?v=vtYDyGGeQyo

मशीन लर्निंग बेसिक्स

जारी रखने के लिए:

HSE में मशीन लर्निंग पर व्याख्यान के साथ एवगेनी सोकोलोव द्वारा GitHub

Habré पर खुला डेटा विज्ञान संगठन का ब्लॉग (मेरी सलाह है)

मॉडल का चयन और मूल्यांकन - मूल बातें (सेबस्टियन रास्का, इंजी।)

पूर्ववर्ती पर गणितीय शिक्षण विधियां (मशीन सीखने का सिद्धांत), के। वोरोत्सोव (सिफारिश)

प्राकृतिक भाषा टूलकिट पर बुक करें (nltk)

अभ्यास में वेक्टर मशीनों का समर्थन करें

Keras.js - एक ब्राउज़र में मशीन सीखने, आप अपने हाथों से मशीन सीखने के एल्गोरिदम के काम को छू सकते हैं, सीखने में मदद करते हैं

डेटा खनन एल्गोरिदम का उपयोग आर - एक इंटरएक्टिव मशीन लर्निंग बुक ऑन आर

एयूसी और सटीकता के फायदे और नुकसान

शैली को फोटो (अंग्रेजी) में स्थानांतरित करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क (सिफारिश)

TensorFlow के साथ स्थानांतरण शैली

रिची एनजी - मशीन लर्निंग रिसोर्स कलेक्शन

अभ्यास में ढाल वंशानुक्रम अनुकूलन तकनीकों की समीक्षा

यूटा विश्वविद्यालय से सपोर्ट वेक्टर मशीनों पर व्याख्यान

वर्गीकरण समस्या के लिए हानि कार्य