/ telegram

ML.Начало

Регулярно приходится рекомендовать материалы для изучения ML, поэтому решил зафиксировать.

  1. Курс от Andrew Ag, с которого я начал знакомство с машинным обучением. Немного устарел, и требуется использовать octave в заданиях, но мне кажется он один из лучших курсов для новичков. Не новичкам полезно хотя бы ознакомиться с содержанием. Если не нравится octave, в сети можно найти задания на python.
    https://www.coursera.org/learn/machine-learning

  2. Прошло много времени с выхода первого курса, и нейронные сети тесно заняли нишу. Эта серия курсов про нейронные сети. Я ещё не прошёл все курсы, но мне нравится формат, просто и последовательно. Увы чтобы сдавать задания, нужно заплатить, но лекции и тесты из каждого курса доступны бесплатно. Можете изучить, а потом заплатить деньги, быстро всё сдать и получить сертификаты.
    https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

  3. Курс от Яндекса и ВШЭ. Курс не такой стройный и задания плохо связаны с лекциями. Но по мне он не плох, лекции содержат много математики, практика вообще не требует особых знаний. Курс был для меня полезен.
    https://www.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-obuchenie

  4. Специализация на русском про машинное обучение, не прошёл всё, но из того что прошёл, было не плохо разобрано.
    https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis

  5. Курс от MIT про нейронные сети, не глубоко по глубокие сети). Есть задания и качественно записанные лекции, предстоит сделать сеть для генерации музыки и для определения заболеваний лёгких по снимкам. Посмотрите оглавление, вам понравится.
    http://introtodeeplearning.com/

  6. Без лишних слов, курс от Google, выглядит не плохо, сам не пробовал.
    https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/

  7. Отпугивает математика и не любите слишком академичное изложение? Отличный курс для программистов.
    http://course.fast.ai/

  8. Отличная серия обучающих постов
    https://github.com/Yorko/mlcourse_open

  9. Курс от ВШЕ (высшей школы экономики)
    https://github.com/esokolov/ml-course-hse

  10. В изучении нужна практика, на kaggle там не только огромное количество задач, но и большое количество разборов решений
    https://www.kaggle.com/

Если есть замечания/предложения, пишите мне @nesterione.

learning #ml #dl #course

ML.Начало
Share this

Subscribe to Yet another blog