これらの GitHub リポジトリから学習を始めましょう!

Nov 06 2022
データ サイエンス、機械学習のスキルを迅速に向上させるのに役立つ GitHub リポジトリの包括的なリストを以下に示します。リンク 1 コースは、サンフランシスコ大学教授の「MSDS621 機械学習入門」です。
UnsplashのRoman Synkevych による写真

データ サイエンス、機械学習のスキルを迅速に向上させるのに役立つGitHub リポジトリの包括的なリストを以下に示します。

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コースは、サンフランシスコ大学のコンピュータ サイエンスおよびデータ サイエンス学部のTerence Parr 教授による「MSDS621 Introduction to Machine Learning」です。このコースには、線形モデルの正則化、勾配降下法、単純ベイズ、K 最近傍、決定木、ランダム フォレスト、ニューラル ネットなど、さまざまなトピックがあります。リポジトリには、理解と実践に非常に役立つ講義ノート、プロジェクト、およびノー​​トブックもあります。

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これは、 Microsoft による初心者向けの非常に有名な無料の GitHub Machine Learningコースです。データサイエンス版はこちら.

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この GitHub リポジトリには、分類、クラスタリング、実際のデータ サイエンスの問題解決、回帰、ストリーム ライト アプリ、デプロイ、パンダと NumPy の使用、機械学習のオブジェクト指向プログラミング、ディープ ラーニング、ニューラル ネットワークなど、あらゆるものが含まれています。トピックの。これは体系的にカバーされており、機械学習アプリの展開の問題定義について多くを学ぶのに役立ちます。これは、エンドツーエンドの ML 問題解決リポジトリのようなものです。

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このリポジトリは、書籍「Practical Statistics for Data Scientists」から作成されており、 python を使用して統計やデータ分析の問題を学習および実践するのに非常に役立ちます。回帰、分類、統計テスト、統計的機械学習に関する Jupyter ノートブックは、ここで作成されます。非常に役立ちます!

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このリポジトリには、統計分析、数学、および数値/科学計算 (Python による)のトピックに関する Jupyter ノートブックがあります。

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これらのノートブックは、ディープ ラーニング、fastai、およびPyTorchの概要をカバーしており、コースはJeremy Howard と Sylvain Guggerによって作成されています。また、これに関するfreecodecamp youtube ビデオ コースもあります。

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これは、機械学習モデル、サーバーレス ディープ ラーニング、および Kubernetes のデプロイを含む優れた機械学習コースでもあります。

したがって、これらは、コース、プロジェクト、およびユースケースとしてカバーするのに役立つとわかったリポジトリです。これらは最高のものだけではありませんが、自分の技術的スキルを磨いて完璧にするための他の多くのリポジトリがあります. 後でそのような無料コースをさらに共有します。それまでは、ここ とここで私をフォローして 、より価値のあるコンテンツを入手してください. また、エンド ツー エンドの ML プロジェクトに関する私の他の記事をチェックして、気に入ったらフィードバックをお寄せください。

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