ml road map

? Это руководство бесплатное! Поддержите его (и меня!) бесплатно:?

Добро пожаловать в «Дорожную карту машинного обучения» : краткое руководство по бесплатному изучению основ машинного обучения!

Это упрощенное руководство поможет вам:

• Изучите необходимые предпосылки
• Эффективно осваивайте основные концепции машинного обучения
• Создайте основу для понимания сложных тем
• Будьте готовы к реальной разработке машинного обучения

В отличие от подробных руководств, которые могут оказаться слишком сложными, эта дорожная карта упрощена и сосредоточена на наиболее важных темах от лучших преподавателей ML. Цель проста: довести вас до того момента, когда вы сможете уверенно изучать темы ML самостоятельно .

Пожалуйста, поддержите авторов и создателей этих ресурсов! На многие из этих ресурсов были потрачены сотни часов. Если вы покупаете книгу, ссылка на которую находится в разделе дополнительных тем, не забудьте оставить отзыв после ее прочтения! Рецензии жизненно необходимы авторам для продолжения своей работы. В документе я использовал ссылки на профили в социальных сетях, насколько это было возможно. Вы можете бесплатно поддержать создателей этих ресурсов, подписавшись на них и поставив лайк их контенту.

Давайте начнем ваше путешествие по ML!

Оглавление

• Предварительные условия
  • Программирование
  • Математика
  • Инструменты разработки
• Основы
• Расширенные темы
  • Основные понятия
  • Языковые модели и НЛП
  • Глубокое обучение и трансформеры
  • Обучение с подкреплением
  • Обработка естественного языка и компьютерное зрение
  • Обучающие приложения
  • Обработка данных
  • МЛ Инжиниринг
  • Другие важные темы
• Рабочие навыки
  • Подготовка к собеседованию
  • Языки программирования
  • Платформы машинного обучения
  • Облачные платформы
  • Инструменты DevOps
• Бесплатные графические процессоры
• Другие ресурсы

Предварительные условия

Программирование

Общее программирование

• CS50 от Гарварда

  Идеальная отправная точка для начинающих

Питон

• Введение в Python от Гарварда

  Для начинающих

• Класс Google Python от Google

  Отлично подходит для освежения

Библиотеки данных

• Учебное пособие по NumPy от команды NumPy
• Курс «Панды» от Kaggle

Математика

Фундамент

• ? Учебная программа по алгебре от Академии Хана
• ? Линейная алгебра от Академии Хана

Расширенные темы

• Вероятность по Гарварду
• ? Производные/частные производные от Академии Хана
• ? Градиенты от Академии Хана
• ? Визуализация обратного распространения ошибки от Google

Инструменты разработки

Контроль версий

• Изучите Git от сообщества Git
• Учебное пособие по Github от GitHub

Командная строка

• Изучите Shell на сайте Learnshell.org.

Основы

Основное машинное обучение

• 20-минутное введение в машинное обучение от Google

  Идеальная отправная точка для концепций ML

• Ускоренный курс машинного обучения от Google

  Комплексная основа основ ML

Расширенные темы

Основные понятия

• Машинное обучение: вопросы и искусственный интеллект, Себастьян Рашка

  Глубокое погружение в широкий спектр передовых концепций машинного обучения.

Языковые модели и НЛП

• ? Введение в LLM Андрея Карпати
• ? Создание и доработка LLM, Себастьян Рашка
• «Создайте LLM с нуля», Себастьян Рашка
• Разделы курса LLM Максима Лабонна

Глубокое обучение и трансформеры

• Основы глубокого обучения от LightningAI
• Руководство инженера по глубокому обучению Хиронобу Судзуки
• Курс «Трансформеры» по обниманию лица

Обучение с подкреплением

• Раскрутка в RL от OpenAI

Обработка естественного языка и компьютерное зрение

• Курс НЛП от Huggingface
• Компьютерное зрение от Kaggle

Обучающие приложения

• ML для науки Кристоф Мольнар и Тимо Фрейслебен
• ? ML для игр от Huggingface

Обработка данных

• Введение в SQL и расширенный SQL от Kaggle
• Подготовка данных Google

МЛ Инжиниринг

• Сделано с помощью ML Гоку Мохандаса
• ? Школа ML от Сантьяго

Другие важные темы

• ? ML Mathematics от Тивадара Данки
• ��� Эффективность машинного обучения от MIT
• Дистилляция знаний Дмитрия Козлова
• Этика ИИ от Kaggle
• Объясняемость машинного обучения от Kaggle

Рабочие навыки

В этом разделе представлены популярные навыки, связанные со списками вакансий, связанных с машинным обучением, а также ресурсы для подготовки к собеседованиям на эти вакансии.

Подготовка к собеседованию

• Интервью «Cracking the Coding», Гейл Лаакман Макдауэлл

  Создайте для понимания и отработки вопросов в стиле Leetcode.

• Интервью по системному дизайну с Алексом Сюй
  • Том 1
  • Том 2

  Подготовка к проектированию системы

• Учебный план для собеседований по вопросам отмывания денег, автор: Кханг Фам

  Минимальный жизнеспособный план обучения для собеседований по машинному обучению

Языки программирования

• Введение в Python от Гарварда

  Комплексный курс Python для начинающих

• Глубокое погружение в Python, Стивен Группетта

  Более продвинутый и всеобъемлющий

• Учебное пособие по C++ от freeCodeCamp

  Полный курс C++ для начинающих.

• Rust от команды Rust
• Java от Хельсинкского университета

Платформы машинного обучения

Глубокое обучение

• Полный курс TensorFlow 2.0 от freeCodeCamp
• PyTorch для глубокого обучения, Дэниел Бурк
• Учебные пособия по Scikit-learn от разработчиков Scikit-learn
• Учебное пособие по Keras от TutorialsPoint

Обработка данных

• Учебное пособие по NumPy от команды NumPy
• Курс «Панды» от Kaggle

Расширенные инструменты

• Краткое руководство по JAX от Google
• Учебное пособие по ONNX от команды ONNX
• Руководство по TensorRT от NVIDIA
• Ускоренный курс LangChain от Патрика Лебера

Разработка модели

• Документация XGBoost от команды XGBoost
• Руководство по программированию CUDA от NVIDIA

Облачные платформы

Основные провайдеры

• Машинное обучение в Google Cloud от Google Cloud
• Машинное обучение AWS от Amazon Web Services
• Основы искусственного интеллекта Azure от Microsoft

Инструменты DevOps

• Учебное пособие по Kubernetes от TechWorld с Наной
• Учебник по Docker от freeCodeCamp

Бесплатные графические процессоры

Лучшие варианты

• Гугл Колаб

  Бесплатные графические процессоры T4/P100, время ограничено.

• Ноутбуки Kaggle

  30 часов в неделю графического процессора P100/T4

Дополнительные опции

• Молния ИИ

  22 часа графического процессора бесплатно

• Облачная платформа Google

  Бесплатные кредиты на сумму 300 долларов США

• Amazon SageMaker

  Доступен бесплатный уровень

• Градиент бумажного пространства

  Уровень бесплатного сообщества

Другие ресурсы

• ? Рекомендованные мной информационные бюллетени
• ? Рекомендуемые каналы YouTube от Dair AI
• ? Аккаунты, на которые я рекомендую подписаться на X
  
  

---

---

Если какая-либо информация отсутствует, вы являетесь автором ресурса и хотите его удалить, или если у вас есть другой общий отзыв, отправьте мне сообщение, чтобы сообщить мне.