10 хранилищ GitHub, чтобы овладеть машинным обучением

10 GitHub репозиториев, чтобы освоить машинное обучение

 

Овладение машинным обучением (МО) может показаться ошеломляющим, но с правильными ресурсами это может быть гораздо более управляемым. GitHub, широко используемая платформа для хостинга кода, является домом для множества ценных репозиториев, которые могут быть полезны для учащихся и практиков на всех уровнях. В этой статье мы рассмотрим 10 основных репозиториев GitHub, предоставляющих широкий спектр ресурсов, от уроков для начинающих до передовых инструментов машинного обучения.

 

1. ML-For-Beginners от Microsoft

 

Репозиторий: microsoft/ML-For-Beginners

Эта обширная 12-недельная программа предлагает 26 уроков и 52 теста, что делает ее идеальной отправной точкой для новичков. Она служит отправной точкой для тех, кто не имеет опыта в области машинного обучения, и стремится развить ключевые навыки с использованием Scikit-learn и Python.

Каждый урок содержит дополнительный материал, включая пре- и пост-тесты, письменные инструкции, решения, задания и другие ресурсы для дополнения практических занятий.

 

2. ML-YouTube-Courses

 

Репозиторий: dair-ai/ML-YouTube-Courses

Этот репозиторий GitHub служит отборным индексом качественных курсов по машинному обучению, размещенных на YouTube. Собирая ссылки на различные учебные пособия, лекции и образовательные серии по МО в одном централизованном месте от провайдеров, таких как Clatech, Stanford и MIT, этот репозиторий упрощает поиск видеоуроков по МО, соответствующих потребностям интересующихся учащихся.

Этот репозиторий является единственным ресурсом, который вам понадобится, если вы пытаетесь бесплатно и в свое удобное время изучать МО.

 

3. Математика для машинного обучения

 

Репозиторий: mml-book/mml-book.github.io

Математика является основой машинного обучения, и этот репозиторий является веб-страницей-спутником книги “Математика для машинного обучения”. Книга мотивирует читателей изучать математические концепции, необходимые для машинного обучения. Авторы стремятся предоставить необходимые математические навыки для понимания передовых методов машинного обучения, а не описывать сами методы.

Она охватывает линейную алгебру, аналитическую геометрию, матричные разложения, векторное исчисление, теорию вероятностей, распределение, непрерывную оптимизацию, линейную регрессию, PCA, гауссовы смеси и SVM.

 

4. MIT Deep Learning Book

 

Репозиторий: janishar/mit-deep-learning-book-pdf

Книга по глубокому обучению MIT – это всесторонний ресурс, предназначенный для помощи студентам и практикующим войти в область машинного обучения, особенно в глубокое обучение. Опубликованная в 2016 году, книга предоставляет теоретические и практические основы в методах машинного обучения, которые стали основой последних достижений в искусственном интеллекте.

Онлайн-версия книги по глубокому обучению MIT теперь закончена и останется бесплатно доступной онлайн, предоставляя ценный вклад в демократизацию образования в области искусственного интеллекта.

Книга изучает широкий спектр тем в глубину, включая глубинные прямые нейронные сети, регуляризацию, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей и практическую методологию.

 

5. Machine Learning ZoomCamp

 

Репозиторий: DataTalksClub/machine-learning-zoomcamp

Machine Learning ZoomCamp – это бесплатный четырехмесячный онлайн-буткэмп, который предоставляет комплексное введение в инженерию машинного обучения. Идеально подходит для тех, кто серьезно нацелен на развитие своей карьеры, этая программа проводит студентов через создание проектов машинного обучения реального мира, охватывая фундаментальные концепции, такие как регрессия, классификация, метрики оценки, развертывание моделей, решающие деревья, нейронные сети, Kubernetes и TensorFlow Serving.

В ходе программы участники получат практический опыт в таких областях, как глубинное обучение, развертывание моделей без сервера и ансамблевые техники. Учебный план завершается двумя завершающими проектами, позволяющими учащимся продемонстрировать свои новоусвоенные навыки.

“`html

6. Обучающие материалы по машинному обучению

Репозиторий: ujjwalkarn/Machine-Learning-Tutorials

Этот репозиторий является сборником учебных пособий, статей и других ресурсов по машинному обучению и глубокому обучению. Он охватывает широкий спектр тем, таких как Quora, блоги, интервью, соревнования Kaggle, шпаргалки, фреймворки глубокого обучения, обработка естественного языка, компьютерное зрение, различные алгоритмы машинного обучения и техники ансамблирования.

Ресурс разработан для предоставления как теоретических, так и практических знаний с примерами кода и описаниями практических применений. Это всестороннее учебное пособие, которое предлагает многогранный подход к познанию мира машинного обучения.

7. Потрясающее машинное обучение

Репозиторий: josephmisiti/awesome-machine-learning

Потрясающее машинное обучение – это кураторский список потрясающих фреймворков, библиотек и программного обеспечения для машинного обучения, который идеально подходит для тех, кто хочет изучить разные инструменты и технологии в этой области. Он охватывает инструменты на различных языках программирования, от C++ до Go, которые дополнительно разделены на различные категории машинного обучения, включая компьютерное зрение, обучение с подкреплением, нейронные сети и общие методы машинного обучения.

Потрясающее машинное обучение – это всесторонний ресурс для практиков машинного обучения и энтузиастов, охватывающий все аспекты от обработки данных и моделирования до развертывания и внедрения моделей в производство. Платформа упрощает сравнение разных вариантов, чтобы помочь пользователям найти лучшее решение для своих конкретных проектов и целей. Кроме того, благодаря вкладу сообщества, репозиторий всегда обновляется с последними и лучшими программными продуктами по машинному обучению на разных языках программирования.

8. VIP Шпаргалки для курса по машинному обучению CS 229 в Стэнфорде

Репозиторий: afshinea/stanford-cs-229-machine-learning

Этот репозиторий предоставляет сжатые справочные материалы и напоминания по концепциям машинного обучения, рассматриваемым в курсе CS 229 в Стэнфорде. Он стремится собрать все важные представления в VIP-шпаргалки, охватывающие основные темы, такие как обучение с учителем, обучение без учителя и глубокое обучение. Репозиторий также содержит VIP-напоминания, которые подчеркивают предварительные требования в области вероятностей, статистики, алгебры и исчисления. Кроме того, здесь есть супер VIP-шпаргалка, в которой собраны все эти концепции в одной исчерпывающей справке, которую учащиеся могут использовать при необходимости.

Собирая вместе ключевые моменты, определения и технические концепции, цель состоит в том, чтобы помочь учащимся полностью овладеть темами машинного обучения в CS 229. Шпаргалки позволяют подытожить важные концепции из лекций и учебных материалов в сжатых справках для технического интервью.

9. Собеседование по машинному обучению

Репозиторий: khangich/machine-learning-interview

Здесь предоставляется подробное руководство и ресурсы для подготовки к собеседованию на позицию машинного обучения и научных сотрудников по обработке данных в крупных технологических компаниях, таких как Facebook, Amazon, Apple, Google, Microsoft и др.

Основные темы, рассмотренные в руководстве:

  • Вопросы LeetCode, отсортированные по типу (SQL, программирование, статистика).
  • Основы машинного обучения, такие как логистическая регрессия, KMeans, нейронные сети.
  • Концепции глубокого обучения от функций активации до рекуррентных нейронных сетей.
  • Проектирование систем машинного обучения, включая статьи о техническом долге и правилах машинного обучения.
  • Классические статьи по машинному обучению для чтения.
  • Проблемы производства в машинном обучении, такие как масштабирование в Uber и применение глубокого обучения в производстве.
  • Типичные вопросы собеседования на проектирование систем машинного обучения, например, рекомендация видео/ленты, обнаружение мошенничества.
  • Примеры решений и архитектуры для рекомендаций YouTube, Instagram.

Руководство объединяет материалы от ведущих экспертов, таких как Andrew Ng, и включает реальные вопросы собеседования, заданные в крупных компаниях. Оно стремится предоставить план обучения для успешного прохождения собеседований по машинному обучению в различных крупных технологических фирмах.

10. Потрясающее производство машинного обучения

Репозиторий: EthicalML/awesome-production-machine-learning

“`

Этот репозиторий предоставляет отобранный список библиотек с открытым исходным кодом, которые помогают развернуть, мониторить, версионировать, масштабировать и обеспечивать безопасность моделей машинного обучения в производственных средах. Он охватывает различные аспекты применения машинного обучения в производстве, включая:

  1. Объяснение прогнозов и моделей
  2. Защита личных данных в машинном обучении
  3. Версионирование моделей и данных
  4. Оркестрация обучения моделей
  5. Серверная часть и мониторинг моделей
  6. Автоматизированное машинное обучение
  7. Пайплайн данных
  8. Маркировка данных
  9. Управление метаданными
  10. Распределение вычислений
  11. Сериализация моделей
  12. Оптимизация вычислений
  13. Обработка потоков данных
  14. Обнаружение выбросов и аномалий
  15. Хранилище признаков
  16. Устойчивость к воздействиям злоумышленников
  17. Оптимизация хранения данных
  18. Тетрадь для научных исследований
  19. Нейронный поиск
  20. И многое другое.

 

Заключение

 

Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным практикующим в области машинного обучения, эти репозитории на GitHub предоставляют огромное количество знаний и ресурсов, позволяющих углубить ваше понимание и навыки в области машинного обучения. От основ математики до продвинутых методов и практических применений, эти репозитории являются неотъемлемыми инструментами для всех, кто серьезно настроен на освоение машинного обучения. 

**** [Абид Али Аван](https://www.polywork.com/kingabzpro) **** (@1abidaliawan) – профессиональный сертифицированный специалист по науке о данных, который любит создавать модели машинного обучения. В настоящее время он сосредоточен на создании контента и написании технических блогов о технологиях машинного обучения и науке о данных. Абид имеет степень магистра по управлению технологиями и степень бакалавра по телекоммуникационной инженерии. Его целью является создание продукта искусственного интеллекта с использованием графовых нейронных сетей для студентов, страдающих от психических расстройств.