Machine Learning Open Source University は、ML 愛好家が他のすべての ML 愛好家のために無料で学習できるアイデアです
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目次
- はじめる
- 数学
- 機械学習
- ディープラーニング
- 自然言語処理
- 強化学習
- 本
- 本番環境における ML
- 量子ML
- データセット
- その他の便利なウェブサイト
- その他の便利な GitRrpo
- ブログとウェビナー
- 必読の研究論文
- 企業の技術ブログ
はじめる
タイトルと出典 | リンク |
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AIの要素 : Part-1 | Webサイト |
AIの要素 : その2 | Webサイト |
CS50 の AI 入門ハーバード大学 | Cs50 ウェブサイト |
計算論的思考とデータ サイエンスの紹介MIT | Webサイト |
実践的なデータ倫理 | 速い.ai |
機械学習のマスタリー入門 | 機械学習マスター |
アルゴリズムの設計と分析MIT | ocw.mit.edu |
AI: 原則と技術スタンフォード | YouTube |
プライベートAIシリーズ | オープンマイニング |
数学
タイトルと出典 | リンク |
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機械学習における統計 (Krish Naik) | YouTube |
プログラマーのための計算線形代数 | 速い.ai |
線形代数MIT | Webサイト |
zstatistics による統計 | Webサイト |
3Blue1Brownによる線形代数のエッセンス | YouTube |
SEEING Theory (視覚的確率)ブラウン | Webサイト |
データ分析および機械学習における行列手法MIT | Webサイト |
機械学習のための数学 | YouTube |
アプリケーションの統計MIT | YouTube |
機械学習
タイトルと出典 | リンク |
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scikit-learn による機械学習の概要 | データスクール |
機械学習の概要 | セバスチャンラシュカ |
オープン機械学習コース | mlcourse.ai |
機械学習 (CS229)スタンフォード | ウェブサイト YouTube |
機械学習の概要MIT | Webサイト |
機械学習システム設計 2021 (CS329S)スタンフォード | Webサイト |
応用機械学習 2020 (CS5787)コーネル大学 | YouTube |
ヘルスケアのための機械学習MIT | Webサイト |
ジョージア工科大学のトレーディングのための機械学習 | Webサイト |
プログラマーのための機械学習の概要 | 速い.ai |
機械学習短期集中コース | Google AI |
Python による機械学習 | フリーコードキャンプ |
深層強化学習:CS285カリフォルニア大学バークレー校 | YouTube |
確率的機械学習テュービンゲン大学 | YouTube |
グラフによる機械学習(CS224W)スタンフォード | YouTube |
本番環境CMUにおける機械学習 | Webサイト |
機械学習と深層学習の基礎 | ディープトカゲ |
機械学習における解釈可能性と説明可能性 | Webサイト |
実践的な機械学習 2021スタンフォード | Webサイト |
機械学習VU 大学 | Webサイト |
サイバーセキュリティのための機械学習パデュー大学 | YouTube |
機械学習のためのオーディオ信号処理 | YouTube |
機械学習と因果推論スタンフォード | YouTube |
機械学習 cs156カリフォルニア工科大学 | YouTube |
マルチモーダル機械学習 (MMML) CMU | ウェブサイト YouTube |
機械学習の高度なトピック カリフォルニア工科大学 | Webサイト |
ディープラーニング
タイトルと出典 | リンク |
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ディープラーニング入門(6.S191) MIT | YouTube |
ディープラーニングの概要 | セバスチャンラシュカ |
ディープラーニングニューヨーク大学 | ウェブサイト 2021 |
深層学習 (CS182)カリフォルニア大学バークレー校 | YouTube |
ディープラーニング講義シリーズDeepMind x UCL | YouTube |
ディープラーニング (CS230)スタンフォード | Webサイト |
視覚認識用 CNN (CS231n)スタンフォード | ウェブサイト-2020 YouTube-2017 |
フルスタックディープラーニング | ウェブサイト2021 |
プログラマーのための実践的な深層学習、v3 | 速い.ai |
ディープラーニング クラッシュ コース 2021 d2l.ai | YouTube |
コンピューター ビジョンのための深層学習ミシガン州 | Webサイト |
Sentdex による Python でゼロから作るニューラル ネットワーク | YouTube |
Keras - Python 深層学習ニューラル ネットワーク API | ディープトカゲ |
再現可能な深層学習 | sscardapane.it |
PyTorch の基礎 | マイクロソフト |
幾何深層学習 (GDL100) | 幾何学的深層学習 |
ディープラーニング ニューロマッチ アカデミー | ニューロマッチ |
分子と材料のディープラーニング | Webサイト |
視覚のためのディープラーニングコース | arthurdouillard.com |
ディープマルチタスクとメタラーニング (CS330)スタンフォード | ウェブサイト YouTube |
ディープラーニング インタビューの本 | Webサイト |
コンピューター ビジョン 2021 のためのディープ ラーニング | YouTube |
ディープラーニング 2022 CMU | YouTube |
UVAディープラーニング | Webサイト |
自然言語処理
タイトルと出典 | リンク |
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自然言語処理 AWS | YouTube |
NLP - クリシュ・ナイク | YouTube |
NLP with Deep Learning (CS224N) 2019スタンフォード | YouTube 2021 |
コードファーストの自然言語処理入門 | 速い.ai |
NLP 2021 のための CMU ニューラル ネットカーネギーメロン大学 | YouTube |
音声および言語処理スタンフォード | Webサイト |
自然言語理解 (CS224U)スタンフォード | YouTube 2022 |
ダン・ジュラフスキーとクリス・マニングによるNLP、2012年スタンフォード | YouTube |
spaCy による NLP 入門 | YouTube |
spaCyによる高度なNLP | Webサイト |
応用言語技術 | Webサイト |
高度な自然言語処理Umass | ウェブサイト YouTube 2020 |
ハグフェイスコース | ハグフェイス.co |
NLP コースミシガン州 | ギットハブ |
多言語 NLP 2020 CMU | YouTube |
アドバンスト NLP 2021 CMU | YouTube |
トランスフォーマー・ユナイテッド・スタンフォード | ウェブサイト YouTube |
CS324 大規模言語モデル | Webサイト |
強化学習
タイトルと出典 | リンク |
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強化学習(CS234)スタンフォード | YouTube-2019 |
強化学習DeepMindの概要 | YouTube-2015 |
強化学習コースDeepMind & UCL | YouTube-2018 |
高度な深層学習と強化学習 | YouTube |
DeepMind x UCL 強化学習 2021 | YouTube |
本
タイトルと出典 | リンク |
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Python の科学講義 | Scipy講義 |
機械学習のための数学 | mml本 |
統計学習の概要 | 状態学習 |
統計を考える | 統計を考える |
Python データ サイエンス ハンドブック | DS用Python |
Python による自然言語処理 - NLTK | NLTK |
ディープラーニング(イアン・グッドフェロー著) | ディープラーニングブック |
ディープラーニングを詳しく知る | d2l.ai |
(ほぼ) あらゆる機械学習の問題にアプローチ | AAANLP |
ニューラルネットワークとディープラーニング | ニューラルネットワークとディープラーニング |
AutoML: メソッド、システム、課題 (AutoML に関する最初の本) | 自動 |
特徴量エンジニアリングと選択 | bookdown.org |
機械学習入門インタビューブック | huyenchip.com |
R を使った実践的な機械学習 | Webサイト |
深層学習のためのゼロからマスタリー TensorFlow の本 | dev.mrdbourke.com/ |
データサイエンスの確率入門 | 確率4データサイエンス |
グラフ表現学習書 | cs.mcgill.ca |
解釈可能な機械学習 | クリストフム |
コンピューター ビジョン: アルゴリズムとアプリケーション、第 2 版 | szeliski.org |
本番環境における ML
タイトルと出典 | リンク |
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Docker の概要 | ドッカー |
MLOps の基本 | GitHub |
効果的な MLOps: モデル開発 | ワンドブ |
量子ML
タイトルと出典 | リンク |
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量子機械学習 | ペニーレーン.ai |
データセット
タイトルと出典 | リンク |
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Yelp オープンデータセット | 叫ぶ |
機械翻訳 | Webサイト |
IndicNLP Corpora (インドの言語) | ai4bharat |
Amazon 製品の共同購入ネットワークのメタデータ | スナップ.スタンフォード.edu/ |
スタンフォード質問応答データセット (SQuAD) | Webサイト |
その他の便利なウェブサイト
- コード付き論文
- 2分間のペーパー - YouTube
- CS 教育に欠けている学期
- Workera : データを測定する - AI スキル
- 機械学習の習得
- データから Viz へ: グラフのガイド
- データトークスクラブ
- アートのための機械学習
- mlを適用する
- ディープラーニングの霧雨
- 機械と深層学習の概要
- Connectedpapers - 研究論文
- 論文と最新の研究 - deepai
- NLP の進捗状況を追跡する
- Sebastian Ruder による NLP ブログ
- 論文用のラブライ
その他の便利な GitRepo
- Applied-ml - 組織による論文とブログ
- 機械学習 Python ライブラリのリスト
- ゼロからの ML - モデル/アルゴリズムの実装
- パイソンって何?
- scikit-learn ユーザーガイド: ステップステップアプローチ
- DL 付き NLP チュートリアル コード
- すごいね
- テキスト分類アルゴリズム: 調査
- 企業別の ML ユースケース
ブログとウェビナー
- レコメンデーションアルゴリズムとシステム設計
- 機械学習システムの設計
- リルブログ
必読の研究論文
NLP [テキスト]
- テキスト分類アルゴリズム: 調査
- 深層学習ベースのテキスト分類: 包括的なレビュー
- テキストの深層学習モデルの圧縮: 調査
- テキスト分類に関する調査: 浅い学習から深い学習へ
- トランスフォーマーに関する調査
- AMMUS : 自然言語処理におけるトランスフォーマーベースの事前トレーニング済みモデルの調査
- 自然言語処理のためのグラフ ニューラル ネットワーク: 調査
- NLP のためのデータ拡張アプローチに関する調査
- 低リソースシナリオにおける自然言語処理の最近のアプローチに関する調査
- テキスト生成の評価: アンケート
- NLP における転移学習の調査
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OCR [光学式文字認識]
- OCR 後の処理アプローチの調査
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