Di mana dan bagaimana cara belajar mesin?

Halo semuanya!

Bukan rahasia lagi bahwa minat dalam pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan tumbuh secara eksponensial. Sementara itu, Disk Yandex saya berubah menjadi tumpukan besar pager , dan bookmark di Google Chrome berubah menjadi daftar, yang panjangnya cenderung tak terbatas setiap hari. Jadi, untuk menyederhanakan kehidupan bagi saya dan saya, saya memutuskan untuk menyusun informasi dan memberikan banyak tautan ke sumber daya menarik yang saya pelajari dan yang saya sarankan Anda pelajari jika Anda hanya di awal jalan (saya akan mengisi daftar terus-menerus).

Jalan untuk pengembangan seorang pemula, saya melihat sesuatu seperti ini:



Cobalah memulai dari yang kecil sebagai permulaan, jika Anda tidak memiliki spesialisasi VMK dalam metode perkiraan selama 6 tahun, jangan langsung mengunduh arsip ceramah oleh E. Sokolov atau K. Vorontsov, mungkin artikel tentang Medium akan lebih optimal untuk Anda. Kesulitan mungkin timbul dengan memahami algoritme, jika Anda kurang berpengalaman dalam teori probabilitas, teori optimasi, dan statistik, jadi saya menyarankan Anda untuk melihat Ozon, Rumah Buku Moskow dan menyimpannya dalam kursus kuliah matematika. Selanjutnya, setelah berkenalan dengan teori, akan lebih mudah untuk menerapkan pengetahuan dalam menyelesaikan masalah. Selanjutnya, saya akan memberi Anda daftar sumber daya menarik yang pernah saya pelajari sendiri. Semoga sukses :)

Pemula:

Retas seumur hidup untuk pilihan cepat model dari tim Sklearn



Glosarium Sains Data

Crash-Course pada artikel dasar tentang deep learning pada Medium

Tutorial TensorFlow

Python vs. R - Perbedaan

Video ceramah tentang kursus terbuka dari Open Data Science on Habré

CheatSheet ML Luar Biasa

Aritmatika Neural Networks Konvolusional oleh Tim Theano

Video tutorial yang sangat baik tentang analisis data dan ekonometrika di R

Naif Bayesian melakukan klasifikasi sendiri dengan Habr

Penjelasan bagus tentang cara kerja ROC-AUC
www.youtube.com/watch?v=21Igj5Pr6u4
www.youtube.com/watch?v=vtYDyGGeQyo

Dasar-Dasar Pembelajaran Mesin

Melanjutkan:

GitHub oleh Evgeny Sokolov dengan kuliah tentang Pembelajaran Mesin di HSE

Blog organisasi Open Data Science on Habré (saya sarankan)

Seleksi dan evaluasi model - dasar-dasarnya (Sebastian Raska, Eng.)

Metode pengajaran matematika pada preseden (teori pembelajaran mesin), K. Vorontsov (merekomendasikan)

Buku tentang perangkat bahasa alami (nltk)

Mendukung Mesin Vektor dalam Praktek

Keras.js - pembelajaran mesin di browser, Anda dapat menyentuh pekerjaan algoritma pembelajaran mesin dengan tangan Anda, membantu dalam belajar

Algoritma Penambangan Data Menggunakan R - Buku Pembelajaran Mesin Interaktif Pada R

Keuntungan dan kerugian AUC dan akurasi

Jaringan saraf untuk mentransfer gaya ke foto (Inggris) (rekomendasikan)

Mentransfer gaya dengan TensorFlow

Ritchie Ng - Pengumpulan Sumberdaya Pembelajaran Mesin

Suatu tinjauan teknik optimasi gradient descent dalam praktiknya

Ceramah tentang Mesin Vektor Dukungan dari Universitas Utah

Kehilangan Fungsi untuk Masalah Klasifikasi