Подборка ресурсов по машинному обучению

Машинное обучение

• Календарь соревнований по анализу данных
• Машинное обучение: вводная лекция – К. В. Воронцов
• Lecture notes and code for Machine Learning practical course on CMC MSU
• 100+ Free Data Science Books – более 100 бесплатных книг по Data Science
• 16 Free Machine Learning Books — ещё 16 бесплатных книг по ML
• Free O'Reilly data science ebooks
• 100 репозиториев по машинному обучению
• awesome-machine-learning — A curated list of awesome Machine Learning frameworks, libraries and software
• Open Source Society University's Data Science course – this is a solid path for those of you who want to complete a Data Science course on your own time, for free, with courses from the best universities in the World
• Доска по data science в Trello — проверенные материалы, организованные по темам (expertise tracks, языки программирования, различные инструменты)
• Machine Learning Resource Guide
• 17 ресурсов по машинному обучению от Типичного Программиста
• 51 toy data problem in Data Science
• Dive into Machine Learning Dive into Machine Learning repo on github Создать карусель Добавьте описание
• Data Science Interview Questions — огромный список вопросов для подготовки к интервью на позицию data scientist'а
• Много книг по Natural Language Processing
• Список открытых источников данных, на которых можно найти бесплатные датасеты
• What should I learn in data science in 100 hours?
• machine-learning-for-software-engineers - A complete daily plan for studying to become a machine learning engineer
• Tutorials on topics in machine learning
• Постоянно обновляющаяся подборка ссылок по датасаенсу
• Teach yourself Machine Learning the hard way!
• An article a week – list of good articles on ML/AI/DL
• The most popular programming books ever mentioned on StackOverflow
• Cookiecutter Data Science – A logical, reasonably standardized, but flexible project structure for doing and sharing data science work
• awesome-datascience-ideas - A list of awesome and proven data science use cases and applications
• machine-learning-surveys - A curated list of Machine Learning Surveys, Tutorials and Books
• A hands-on data science crash course in Python by Bart De Vylder and Pieter Buteneers from CoScale
• docker-setup - A Curated List of Docker Images for Data Science Projects, with Easy Setup
• Notes on Artificial Intelligence – конспекты по разным ML-related темам, от алгебры до Байеса

Библиотека ML-специалиста

• A Course in Machine Learning - Hal Daum? III
• A Probabilistic Theory of Pattern Recognition – Devroye, Gyorfi, Lugosi (pdf)
• Applied Predictive Modeling – M. Kuhn, K. Johnson (2013)
• Bayesian Reasoning and Machine Learning - D.Barber (2015) (pdf)
• Core Concepts in Data Analysis: Summarization, Correlation and Visualization - Boris Mirkin
• Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms - M.J.Zaki, W.Meira Jr (2014) (pdf)
• Data Mining: Concepts and Techniques - Jiawei Han et. al.
• Data Science For Dummies – Lillian Pierson (2015)
• Doing Data Science
• Elements of Statistical Learning – Hastie, Tibshirani, Friedman (pdf)
• Foundations of Machine Learning - Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalkar (2012)
• Frequent Pattern Mining - Charu C Aggarwal, Jiawei Han (eds.) (pdf)
• Gaussian Processes for Machine Learning - Carl E. Rasmugit lssen, Christopher K. I. Williams (pdf)
• Inductive Logic Programming: Techniques and Applications - Nada Lavrac, Saso Dzeroski
• Information Theory, Inference and Learning Algorithms – David MacKay
• Introduction to Information Retrieval – Manning, Rhagavan, Shutze (pdf)
• Introduction To Machine Learning - Nils J Nilsson (1997)
• Introduction to Machine Learning – Smola and Vishwanathan (pdf)
• Machine learning cheat sheet - soulmachine (2015) (pdf)
• Machine Learning in Action - Peter Harrington
• Machine Learning, Neural and Statistical Classification - D. Michie, D. J. Spiegelhalter
• Machine Learning. The Art of Science of Algorithms that Make Sense of Data - P. Flach (2012)
• Machine Learning - Tom Mitchell
• Machine Learning – Andrew Ng
• Mining Massive Datasets - Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman
• Pattern Recognition and Machine Learning - C.M.Bishop (2006)
• Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers (free)
• A Programmer's Guide to Data Mining – Ron Zacharski (pdf)
• R in Action
• Reinforcement Learning: An Introduction - Richard S. Sutton, Andrew G. Barto
• The LION Way Machine Learning plus Intelligent Optimization (pdf)
• Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms
• Анализ больших наборов данных - перевод Mining Massive Datasets
• Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин) – К. В. Воронцов (pdf)
• Машинное обучение — Петер Флах (pdf)
• Методы ансамблирования обучающихся алгоритмов — диссертация А. Гущина (pdf)
• Построение систем машинного обучения — Л. П. Коэльо, В. Ричарт (2016)

Онлайн-курсы (MOOC)

Перечень лучших курсов по практически любым областям математики

Тонна разнообразных курсов по программированию, алгоритмам, в том числе 14 курсов по ML

Coursera:

• CS229: Machine Learning (Andrew Ng, Stanford University) – самый популярный курс по машинному обучению (осторожно, вместо стандартных Питона или R – Matlab/Octave)
• Специализация Машинное обучение и Анализ данных (Яндекс + МФТИ/MIPT) мой репозиторий по этой специализации Создать карусель Добавьте описание
• Machine Learning Foundations: A Case Study Approach (University of Washington)
• Data Mining Specialization
• Data Science at Scale Specialization (University of Washington)
• Calculus: Single Variable Part 1 (University of Pennsylvania)
• Calculus One (The Ohio State University)
• Современная комбинаторика (А.М. Райгородский, МФТИ/MIPT)
• Теория вероятностей для начинающих (А.М. Райгородский, МФТИ/MIPT)
• Линейная алгебра (ВШЭ/HSE) — курс линейной алгебры для нематематических факультетов, подходит «для быстрого старта»
• Эконометрика (ВШЭ/HSE) (Econometrics)
• Business Analytics Specialization (University of Pennsylvania) – специализация о практическом применении статистики и анализа данных. Для людей, разочаровавшихся в DS и не понимающих, на кой это всё
• Social Network Analysis (University of Michigan)
• Social and Economic Networks: Models and Analysis (Stanford University)
• Recommender Systems Specialization (University of Minnesota)
• Build Intelligent Applications Specialization (University of Washington)
• Программирование на Python (МФТИ/MIPT)

Udacity:

• Machine Learning Engineer Nanodegree (co-created by Kaggle)
• Data Analyst Nanodegree (co-created by Facebook & MongoDB)
• Artificial Intelligence Nanodegree (co-created by IBM Watson & Amazon Alexa)
• Predictive Analytics for Business Nanodegree (co-created by Tableau & Alteryx)

Edx:

• Data Science and Engineering with Spark XSeries (Berkeley)
• 6.002x: Introduction to Computational Thinking and Data Science (MIT)
• 6.041x: Introduction to Probability - The Science of Uncertainty (MIT)
• The Analytics Edge (MIT)
• Learning from Data (Caltech) – введение в машинное обучение (основная теория, алгоритмы и области практического применения)
• Видеозаписи лекций Школы Анализа Данных (ШАД)Видеолекции курса «Машинное обучение» (К. В. Воронцов, ШАД)
• Data Mining in Action course materials (МФТИ/MIPT)
• Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению
• Intro to Python for Data Science – основы Python и немного про NumPy
• Основы статистики — качественное введение в статистику, целиком на русском языке
• Data Science and Machine Learning Essentials (Microsoft)
• CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Stanford University) — отличный десятинедельный курс по нейросетям и компьютерному зрению repo on github
• Mining Massive Datasets (Stanford University) - курс, основанный на книге Mining of Massive Datasets авторов Jure Leskovec, Anand Rajaraman, and Jeff Ullman (они же являются инструкторами этого курса)
• CS109: Data Science (Harvard University)
• Foundations of Machine Learning — a part of Bloomberg's Machine Learning EDU initiative

Social

Обсуждение машинного обучения в мессенджерах (группы, каналы, чаты, сообщества).

• Open Data Science
• Посвященная московским ML-тренировкам группа в facebook
• и группа вконтакте про тренировки по машинному обучению
• Томская группа по машинному обучению
• Slack Томской группы по MLформа регистрации

Паблики/группы вконтакте:

• Data Science
• Deep Learning
• Data Mining Labs
• DeepLearning (Глубокие нейронные сети)
• Мемы про машинное обучение для взрослых мужиков
• Веб-программист

В телеграме:

• Канал сообщества DeepLearning
• Канал сообщества modeloverfit
• Первый новостной канал про data science
• Чат по большим данным, обработке и машинному обучению — Big Data & Machine Learning
• Чат по теме Data Science — Data Science Chat
• Канал py_digest
• Чат ru_python
• Spark in me: Internet, statistics, data science, philosophy
• Чат канала Spark in me
• Канал с горячими постами с Reddit на DS тематику

Сабреддиты по машинному обучению и смежным темам (рекомендую посмотреть как минимум топ за всё время + sidebar):

• /r/analyzit
• /r/bigdata
• /r/bigdatajobs
• /r/computervision
• /r/datacleaning
• /r/datagangsta
• /r/dataisbeautiful
• /r/dataisugly
• /r/datascience
• /r/datasets
• /r/dataviz
• /r/JupyterNotebooks
• /r/LanguageTechnology
• /r/learnmachinelearning
• /r/learnpython
• /r/MachineLearning
• /r/opendata
• /r/rstats
• /r/probabilitytheory
• /r/pystats
• /r/SampleSize
• /r/semanticweb
• /r/statistics
• /r/textdatamining

• People tweeting about ML and AI

Блоги по датасаенс-тематике +

• distill.pub
• inference.vc
• karpathy.github.io
• deliprao.com
• fastml.com
• timvieira.github.io
• blogs.princeton.edu
• www.offconvex.org
• www.wildml.com
• sebastianruder.com
• www.argmin.net
• nlpers.blogspot.ru
• blog.shakirm.com
• blog.paralleldots.com
• alexanderdyakonov.wordpress.com

Источник: m.vk.com

Комментарии: