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機械学習ロードマップへようこそ : ML の基礎を無料で学習するための簡潔なガイドです。
この合理化されたガイドは、次のことに役立ちます。
- 重要な前提条件を学習する
- 核となる ML 概念を効率的にマスターする
- 高度なトピックを理解するための基礎を構築する
- 現実世界の ML 開発の準備をする
圧倒的な包括的なガイドとは異なり、このロードマップは合理化されており、優れた ML 教育者による最も重要なトピックに焦点を当てています。目標はシンプルです。自信を持って ML トピックを独立して探索できる段階に到達することです。
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ML の旅を始めましょう!
目次
- 前提条件
- 基本
- 高度なトピック
- 中心となる概念
- 言語モデルと NLP
- ディープラーニングとトランスフォーマー
- 強化学習
- 自然言語処理とコンピュータビジョン
- 学習アプリケーション
- データの処理
- MLエンジニアリング
- その他の重要なトピック
- 仕事のスキル
- 面接の準備
- プログラミング言語
- ML フレームワーク
- クラウドプラットフォーム
- DevOpsツール
- 無料のGPU
- その他のリソース
前提条件
プログラミング
一般的なプログラミング
- ハーバード大学のCS50
完全な初心者のための完璧な出発点
パイソン
- ハーバード大学による Python 入門
初心者向け
- Google による Google の Python クラス
復習として最適
データライブラリ
- NumPy チームによる NumPy チュートリアル
- Kaggle のパンダコース
数学
財団
- ?カーンアカデミーによる代数カリキュラム
- ?カーンアカデミーによる線形代数
高度なトピック
- ハーバード大学による確率
- ?カーンアカデミーによるデリバティブ/部分デリバティブ
- ?カーンアカデミーによるグラデーション
- ? Google によるバックプロパゲーションの可視化
開発ツール
バージョン管理
- Git コミュニティで Git を学ぶ
- GitHub による Github チュートリアル
コマンドライン
基本
コア機械学習
- Google による 20 分間の機械学習入門
ML の概念の完璧な出発点
- Google による機械学習短期集中コース
ML の基礎における包括的な基礎
高度なトピック
中心となる概念
- 機械学習の Q と AI、Sebastian Raschka 著
さまざまな高度な ML 概念を深く掘り下げる
言語モデルと NLP
- ? LLM の紹介 (Andrej Karpathy 著)
- ? LLM の構築と微調整 (Sebastian Raschka 著)
- ゼロから LLM を構築する (Sebastian Raschka 著)
- LLM コースセクション (Maxime Labonne 著)
ディープラーニングとトランスフォーマー
- LightningAI によるディープラーニングの基礎
- エンジニア向けディープラーニング ガイド (鈴木 博信著)
- 顔をハグしてトランスフォーマーコース
強化学習
自然言語処理とコンピュータビジョン
- ハギングフェイスによるNLPコース
- Kaggle によるコンピューター ビジョン
学習アプリケーション
- 科学のための ML (Christoph Molnar および Timo Freiesleben 著)
- ?ゲーム用 ML (Huggingface による)
データの処理
- Kaggle による SQL と高度な SQL の紹介
- Googleによるデータ準備
MLエンジニアリング
- ML で作成 by 悟空モハンダス
- ?サンティアゴのMLスクール
その他の重要なトピック
- ? ML 数学 by Tivadar Danka
- ��� MIT による ML 効率
- ドミトリー・コズロフによる知識の蒸留
- Kaggle による AI 倫理
- Kaggle による ML の説明可能性
仕事のスキル
このセクションには、機械学習関連の求人情報に関する人気のスキルと、それらの求人の面接に備えるためのリソースが含まれています。
面接の準備
- ゲイル・ラークマン・マクダウェルによるコーディングインタビューの解読
Leecode スタイルの質問を理解し、練習するために作成する
- Alex Xu 氏によるシステム設計インタビュー
システム設計の準備
- Khang Pham による ML インタビューの学習計画
機械学習面接のための最小限の実行可能な学習計画
プログラミング言語
- ハーバード大学による Python 入門
初心者向けの包括的な Python コース
- Python の詳細 (Stephen Gruppetta 著)
より高度で包括的な
- C++ チュートリアル by freeCodeCamp
初心者向けの完全な C++ コース
- Rust チームによる Rust
- ヘルシンキ大学によるJava
ML フレームワーク
ディープラーニング
- TensorFlow 2.0 完全コース by freeCodeCamp
- 深層学習のための PyTorch by Daniel Bourke
- Scikit-learn 開発者による Scikit-learn チュートリアル
- TutorialsPoint による Keras チュートリアル
データ処理
- NumPy チームによる NumPy チュートリアル
- Kaggle のパンダコース
高度なツール
- Google による JAX クイックスタート
- ONNX チームによる ONNX チュートリアル
- NVIDIA による TensorRT ガイド
- パトリック・ローバーによるLangChainクラッシュコース
モデル開発
- XGBoost チームによる XGBoost ドキュメント
- NVIDIA による CUDA プログラミング ガイド
クラウドプラットフォーム
主要プロバイダー
- Google Cloud による Google Cloud 上の ML
- アマゾン ウェブ サービスによる AWS 機械学習
- Microsoft による Azure AI の基礎
DevOpsツール
- Kubernetes チュートリアル (TechWorld と Nana)
- Docker チュートリアル by freeCodeCamp
無料のGPU
上位の選択肢
- Googleコラボ
無料の T4/P100 GPU、期間限定
- Kaggle ノートブック
P100/T4 GPU を週 30 時間使用
追加オプション
- ライトニングAI
22 GPU 時間無料
- Googleクラウドプラットフォーム
$300 の無料クレジット
- Amazon SageMaker
無料利用枠あり
- ペーパー空間のグラデーション
無料のコミュニティ層
その他のリソース
- ?私がお勧めするニュースレター
- ? Dair AI によるおすすめの YouTube チャンネル
- ?私がXでフォローすべきおすすめアカウント
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