⚡t.me/ai_machinelearning_big_data - наш канал, для всех, кто любит машинное обучение и data science ⚡ habr.com/ru/articles/804251/ - все ссылки из видео ⚡ t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy а здесь целая папка крутых ресурсов для всех, кто любит и изучает машинное обучение, наслаждайтесь. ⚡t.me/+ANhw-uaOaYs1Mjky - это база с 1900 вопросами с собеседований по анализу данных, машинному обучению, sql. Задачи разбирают эксперты uproger.com/data-science-luchshie-besplatnye-kursy/ - все ссылки из видео
Курсы по алгоритмам машинного обучения 📌 Алгоритмы Машинного обучения с нуля (stepik.org/course/68260/promo) В данном курсе Вы реализуете с нуля все основные алгоритмы классического машинного обучения на чистом Python, Pandas и NumPy. 📌 Machine Learning for Beginners - A Curriculum (github.com/microsoft/ML-For-Beginners) Свежий курс от Microsoft. Курс содержит 26 уроков и 52 упражнения. В нем раскрыты такие темы, как построение регрессионных моделей, обработка данных, методы кластеризации, введение в nlp. 📌 Свежий ИИ самоучитель Learn Anything Learn Anything (github.com/learn-anything/learn-anything.xyz?tab=readme-ov-file) ИИ‑самоучитель Learn Anything - идеальный инструмент для освоения любых навыков. Нейронная сеть преобразует абстрактные желания и ваши запросы в структурированный учебный план, предоставляя статьи, руководства и видеоуроки. 📂 github.com/learn-anything/learn-anything.xyz?tab=readme-ov-file 📌 Дизайн систем машинного обучения. Введение для начинающих. Основная цель курса - развить кругозор и «насмотренность» будущих создателей ML‑систем. Есть даже раздел про большие языковые модели. Курс содержит: 15 видеолекций, 14 семинаров, создание собственного проекта. 📂 ods.ai/tracks/ml-system-design-23 📌 Курс по машинному обучению «ИИ Старт» - продвинутый уровень stepik.org/course/134942/info Вы познакомитесь с важными аспектами машинного обучения: продвинутые алгоритмы машинного обучения (бустинг, SVM, кластеризация и методы понижения размерности), обработка естественного языка с помощью нейросетей, внедрение нейросетей в Telegram‑ботов. Практические задания приближены к задачам, которые специалисты по ИИ встречают в работе. 📂 stepik.org/course/134942/info 📌 Введение в компьютерный интеллект. Машинное обучение. github.com/mlcoursemm/ml2023autumn/tree/main?tab=readme-ov-file Новоый спецкурса, посвященный классическим алгоритмам машинного обучения (теория + практика). 📂 github.com/mlcoursemm/ml2023autumn/tree/main?tab=readme-ov-file 📌 Новый бесплатный открытый курс по нейронауке для людей с бэкграундом в машинном обучении. (t.me/data_analysis_ml/1434) Хороший курс для углубления в вычислительную нейронауку. Курс состоит из 34 коротких видеороликов, начиная с вводных тем и заканчивая недавними открытиями, которые мы до сих пор до не изучены. Кроме того, в курсе есть практические упражнения в Google Colab. 📂 t.me/data_analysis_ml/1434 📌 DS Github github.com/matyushkin/ds/tree/main Обновляемая структурированная подборка бесплатных ресурсов по тематикам Data Science и Machine Learning: курсы, открытые базы данных и датасеты, источники информации и т. д. 📂 github.com/matyushkin/ds/tree/main 📌 Нейронные сети (stepik.org/course/401/promo) В рамках данного курса слушатели познакомятся с теоретическими и практическими основами искусственных нейронных сетей. Слушатели научатся применять нейронные сети для решения широкого круга задач из области анализа данных. Курсы по математике для аналитиков данных (stepik.org/course/401/promo) 📌 Прикладная математика для машинного обучения (teach-in.ru/course/applied-mathematics-for-machine-learning/about) Курс для студентов без математического бэкграунда. В курсе изложены основные понятия необходимые для понимания методов, на которых строится машинное обучение и модели нейронных сетей. Также целью курса является разъяснть как могут быть преобразованы и представлены данные для последующего обучения моделей на них. 📂 Курс (teach-in.ru/course/applied-mathematics-for-machine-learning/about) 📌 100 уроков математики от Алексея Савватеева! (stepik.org/course/195511/promo) Идея этого курса - рассказать про математику. Но не про школьную математику, а про математику, которой занимаются настоящие Математики. Можно сказать, что это курс мехматовской математики в изложении, пригодном даже для детей. Если все понятно и очень интересно - то вам сюда! 📌 Linear Algebra Refresher Course (www.udacity.com/course/linear-algebra-refresher-course--ud953) Это бесплатный курс для изучения основ линейной алгебры. www.udacity.com/course/linear-algebra-refresher-course--ud953 📌 Seeing‑theory (seeing-theory.brown.edu/) Изучите основы теории вероятностей и статистики c Университетом Брауна. В курсе предоставлены наглядные, интерактивные визуализации, которые помогут вам в обучении. 📂 seeing-theory.brown.edu/ 📌 Статистическое мышление и анализ данных. (ocw.mit.edu/courses/15-075j-statistical-thinking-and-data-analysis-fall-2011/) Этот курс представляет собой введение в статистический анализ данных. Темы курса охватывают области прикладной вероятности, выборки, оценки, проверки гипотез, линейной регрессии, дисперсионного анализа, категориального анализа данных и многое другое. 📌 Вычисления и анализ данных. (ocw.mit.edu/courses/1-017-computing-and-data-analysis-for-environmental-applications-fall-2003/) Этот предмет представляет собой введение в теорию вероятностей и анализ данных. Он предназначен для того, чтобы дать студентам знания и практический опыт, необходимые им для интерпретации данных. Основные понятия вероятности вводятся с самого начала, поскольку они обеспечивают систематический способ описания неопределенности. 📂 Курсы (ocw.mit.edu/courses/1-017-computing-and-data-analysis-for-environmental-applications-fall-2003/) Полный список - t.me/ai_machinelearning_big_data/4292
Курсы по алгоритмам машинного обучения 📌 Алгоритмы Машинного обучения с нуля (stepik.org/course/68260/promo) В данном курсе Вы реализуете с нуля все основные алгоритмы классического машинного обучения на чистом Python, Pandas и NumPy. 📌 Machine Learning for Beginners - A Curriculum (github.com/microsoft/ML-For-Beginners) Свежий курс от Microsoft. Курс содержит 26 уроков и 52 упражнения. В нем раскрыты такие темы, как построение регрессионных моделей, обработка данных, методы кластеризации, введение в nlp. 📌 Свежий ИИ самоучитель Learn Anything Learn Anything (github.com/learn-anything/learn-anything.xyz?tab=readme-ov-file) ИИ‑самоучитель Learn Anything - идеальный инструмент для освоения любых навыков. Нейронная сеть преобразует абстрактные желания и ваши запросы в структурированный учебный план, предоставляя статьи, руководства и видеоуроки. 📂 github.com/learn-anything/learn-anything.xyz?tab=readme-ov-file 📌 Дизайн систем машинного обучения. Введение для начинающих. Основная цель курса - развить кругозор и «насмотренность» будущих создателей ML‑систем. Есть даже раздел про большие языковые модели. Курс содержит: 15 видеолекций, 14 семинаров, создание собственного проекта. 📂 ods.ai/tracks/ml-system-design-23 📌 Курс по машинному обучению «ИИ Старт» - продвинутый уровень stepik.org/course/134942/info Вы познакомитесь с важными аспектами машинного обучения: продвинутые алгоритмы машинного обучения (бустинг, SVM, кластеризация и методы понижения размерности), обработка естественного языка с помощью нейросетей, внедрение нейросетей в Telegram‑ботов. Практические задания приближены к задачам, которые специалисты по ИИ встречают в работе. 📂 stepik.org/course/134942/info 📌 Введение в компьютерный интеллект. Машинное обучение. github.com/mlcoursemm/ml2023autumn/tree/main?tab=readme-ov-file Новоый спецкурса, посвященный классическим алгоритмам машинного обучения (теория + практика). 📂 github.com/mlcoursemm/ml2023autumn/tree/main?tab=readme-ov-file 📌 Новый бесплатный открытый курс по нейронауке для людей с бэкграундом в машинном обучении. (t.me/data_analysis_ml/1434) Хороший курс для углубления в вычислительную нейронауку. Курс состоит из 34 коротких видеороликов, начиная с вводных тем и заканчивая недавними открытиями, которые мы до сих пор до не изучены. Кроме того, в курсе есть практические упражнения в Google Colab. 📂 t.me/data_analysis_ml/1434 📌 DS Github github.com/matyushkin/ds/tree/main Обновляемая структурированная подборка бесплатных ресурсов по тематикам Data Science и Machine Learning: курсы, открытые базы данных и датасеты, источники информации и т. д. 📂 github.com/matyushkin/ds/tree/main 📌 Нейронные сети (stepik.org/course/401/promo) В рамках данного курса слушатели познакомятся с теоретическими и практическими основами искусственных нейронных сетей. Слушатели научатся применять нейронные сети для решения широкого круга задач из области анализа данных. Курсы по математике для аналитиков данных (stepik.org/course/401/promo) 📌 Прикладная математика для машинного обучения (teach-in.ru/course/applied-mathematics-for-machine-learning/about) Курс для студентов без математического бэкграунда. В курсе изложены основные понятия необходимые для понимания методов, на которых строится машинное обучение и модели нейронных сетей. Также целью курса является разъяснть как могут быть преобразованы и представлены данные для последующего обучения моделей на них. 📂 Курс (teach-in.ru/course/applied-mathematics-for-machine-learning/about) 📌 100 уроков математики от Алексея Савватеева! (stepik.org/course/195511/promo) Идея этого курса - рассказать про математику. Но не про школьную математику, а про математику, которой занимаются настоящие Математики. Можно сказать, что это курс мехматовской математики в изложении, пригодном даже для детей. Если все понятно и очень интересно - то вам сюда! 📌 Linear Algebra Refresher Course (www.udacity.com/course/linear-algebra-refresher-course--ud953) Это бесплатный курс для изучения основ линейной алгебры. www.udacity.com/course/linear-algebra-refresher-course--ud953 📌 Seeing‑theory (seeing-theory.brown.edu/) Изучите основы теории вероятностей и статистики c Университетом Брауна. В курсе предоставлены наглядные, интерактивные визуализации, которые помогут вам в обучении. 📂 seeing-theory.brown.edu/ 📌 Статистическое мышление и анализ данных. (ocw.mit.edu/courses/15-075j-statistical-thinking-and-data-analysis-fall-2011/) Этот курс представляет собой введение в статистический анализ данных. Темы курса охватывают области прикладной вероятности, выборки, оценки, проверки гипотез, линейной регрессии, дисперсионного анализа, категориального анализа данных и многое другое. 📌 Вычисления и анализ данных. (ocw.mit.edu/courses/1-017-computing-and-data-analysis-for-environmental-applications-fall-2003/) Этот предмет представляет собой введение в теорию вероятностей и анализ данных. Он предназначен для того, чтобы дать студентам знания и практический опыт, необходимые им для интерпретации данных. Основные понятия вероятности вводятся с самого начала, поскольку они обеспечивают систематический способ описания неопределенности. 📂 Курсы (ocw.mit.edu/courses/1-017-computing-and-data-analysis-for-environmental-applications-fall-2003/) Полный список - t.me/ai_machinelearning_big_data/4292
⚡t.me/ai_machinelearning_big_data - наш канал, для всех, кто любит машинное обучение и data science
⚡ habr.com/ru/articles/804251/ - все ссылки из видео
⚡ t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy а здесь целая папка крутых ресурсов для всех, кто любит и изучает машинное обучение, наслаждайтесь.
⚡t.me/+ANhw-uaOaYs1Mjky - это база с 1900 вопросами с собеседований по анализу данных, машинному обучению, sql. Задачи разбирают эксперты
uproger.com/data-science-luchshie-besplatnye-kursy/ - все ссылки из видео
Подборка огонь, но столько много всего и непонятно с чего начинать. Может есть какой-то то-5 из всего предложенного?
Спасибо супер топ подборка !
Этот гайд для начинающих?
Если учится по этому видео, то уже можно искать работу?
Курсы по алгоритмам машинного обучения
📌 Алгоритмы Машинного обучения с нуля (stepik.org/course/68260/promo)
В данном курсе Вы реализуете с нуля все основные алгоритмы классического машинного обучения на чистом Python, Pandas и NumPy.
📌 Machine Learning for Beginners - A Curriculum (github.com/microsoft/ML-For-Beginners)
Свежий курс от Microsoft. Курс содержит 26 уроков и 52 упражнения. В нем раскрыты такие темы, как построение регрессионных моделей, обработка данных, методы кластеризации, введение в nlp.
📌 Свежий ИИ самоучитель Learn Anything Learn Anything (github.com/learn-anything/learn-anything.xyz?tab=readme-ov-file)
ИИ‑самоучитель Learn Anything - идеальный инструмент для освоения любых навыков. Нейронная сеть преобразует абстрактные желания и ваши запросы в структурированный учебный план, предоставляя статьи, руководства и видеоуроки.
📂 github.com/learn-anything/learn-anything.xyz?tab=readme-ov-file
📌 Дизайн систем машинного обучения. Введение для начинающих.
Основная цель курса - развить кругозор и «насмотренность» будущих создателей ML‑систем. Есть даже раздел про большие языковые модели. Курс содержит: 15 видеолекций, 14 семинаров, создание собственного проекта.
📂 ods.ai/tracks/ml-system-design-23
📌 Курс по машинному обучению «ИИ Старт» - продвинутый уровень stepik.org/course/134942/info
Вы познакомитесь с важными аспектами машинного обучения: продвинутые алгоритмы машинного обучения (бустинг, SVM, кластеризация и методы понижения размерности), обработка естественного языка с помощью нейросетей, внедрение нейросетей в Telegram‑ботов. Практические задания приближены к задачам, которые специалисты по ИИ встречают в работе.
📂 stepik.org/course/134942/info
📌 Введение в компьютерный интеллект. Машинное обучение. github.com/mlcoursemm/ml2023autumn/tree/main?tab=readme-ov-file
Новоый спецкурса, посвященный классическим алгоритмам машинного обучения (теория + практика).
📂 github.com/mlcoursemm/ml2023autumn/tree/main?tab=readme-ov-file
📌 Новый бесплатный открытый курс по нейронауке для людей с бэкграундом в машинном обучении. (t.me/data_analysis_ml/1434)
Хороший курс для углубления в вычислительную нейронауку. Курс состоит из 34 коротких видеороликов, начиная с вводных тем и заканчивая недавними открытиями, которые мы до сих пор до не изучены. Кроме того, в курсе есть практические упражнения в Google Colab.
📂 t.me/data_analysis_ml/1434
📌 DS Github github.com/matyushkin/ds/tree/main
Обновляемая структурированная подборка бесплатных ресурсов по тематикам Data Science и Machine Learning: курсы, открытые базы данных и датасеты, источники информации и т. д.
📂 github.com/matyushkin/ds/tree/main
📌 Нейронные сети (stepik.org/course/401/promo)
В рамках данного курса слушатели познакомятся с теоретическими и практическими основами искусственных нейронных сетей. Слушатели научатся применять нейронные сети для решения широкого круга задач из области анализа данных.
Курсы по математике для аналитиков данных (stepik.org/course/401/promo)
📌 Прикладная математика для машинного обучения (teach-in.ru/course/applied-mathematics-for-machine-learning/about)
Курс для студентов без математического бэкграунда. В курсе изложены основные понятия необходимые для понимания методов, на которых строится машинное обучение и модели нейронных сетей. Также целью курса является разъяснть как могут быть преобразованы и представлены данные для последующего обучения моделей на них.
📂 Курс (teach-in.ru/course/applied-mathematics-for-machine-learning/about)
📌 100 уроков математики от Алексея Савватеева! (stepik.org/course/195511/promo)
Идея этого курса - рассказать про математику. Но не про школьную математику, а про математику, которой занимаются настоящие Математики. Можно сказать, что это курс мехматовской математики в изложении, пригодном даже для детей. Если все понятно и очень интересно - то вам сюда!
📌 Linear Algebra Refresher Course (www.udacity.com/course/linear-algebra-refresher-course--ud953)
Это бесплатный курс для изучения основ линейной алгебры.
www.udacity.com/course/linear-algebra-refresher-course--ud953
📌 Seeing‑theory (seeing-theory.brown.edu/)
Изучите основы теории вероятностей и статистики c Университетом Брауна. В курсе предоставлены наглядные, интерактивные визуализации, которые помогут вам в обучении.
📂 seeing-theory.brown.edu/
📌 Статистическое мышление и анализ данных. (ocw.mit.edu/courses/15-075j-statistical-thinking-and-data-analysis-fall-2011/)
Этот курс представляет собой введение в статистический анализ данных. Темы курса охватывают области прикладной вероятности, выборки, оценки, проверки гипотез, линейной регрессии, дисперсионного анализа, категориального анализа данных и многое другое.
📌 Вычисления и анализ данных. (ocw.mit.edu/courses/1-017-computing-and-data-analysis-for-environmental-applications-fall-2003/)
Этот предмет представляет собой введение в теорию вероятностей и анализ данных. Он предназначен для того, чтобы дать студентам знания и практический опыт, необходимые им для интерпретации данных. Основные понятия вероятности вводятся с самого начала, поскольку они обеспечивают систематический способ описания неопределенности.
📂 Курсы (ocw.mit.edu/courses/1-017-computing-and-data-analysis-for-environmental-applications-fall-2003/)
Полный список - t.me/ai_machinelearning_big_data/4292
А где статья?
⚡ habr.com/ru/articles/804251/ - все ссылки из видео
@@uproger там закрыт доступ "пользователь деактивирован"
Курсы по алгоритмам машинного обучения
📌 Алгоритмы Машинного обучения с нуля (stepik.org/course/68260/promo)
В данном курсе Вы реализуете с нуля все основные алгоритмы классического машинного обучения на чистом Python, Pandas и NumPy.
📌 Machine Learning for Beginners - A Curriculum (github.com/microsoft/ML-For-Beginners)
Свежий курс от Microsoft. Курс содержит 26 уроков и 52 упражнения. В нем раскрыты такие темы, как построение регрессионных моделей, обработка данных, методы кластеризации, введение в nlp.
📌 Свежий ИИ самоучитель Learn Anything Learn Anything (github.com/learn-anything/learn-anything.xyz?tab=readme-ov-file)
ИИ‑самоучитель Learn Anything - идеальный инструмент для освоения любых навыков. Нейронная сеть преобразует абстрактные желания и ваши запросы в структурированный учебный план, предоставляя статьи, руководства и видеоуроки.
📂 github.com/learn-anything/learn-anything.xyz?tab=readme-ov-file
📌 Дизайн систем машинного обучения. Введение для начинающих.
Основная цель курса - развить кругозор и «насмотренность» будущих создателей ML‑систем. Есть даже раздел про большие языковые модели. Курс содержит: 15 видеолекций, 14 семинаров, создание собственного проекта.
📂 ods.ai/tracks/ml-system-design-23
📌 Курс по машинному обучению «ИИ Старт» - продвинутый уровень stepik.org/course/134942/info
Вы познакомитесь с важными аспектами машинного обучения: продвинутые алгоритмы машинного обучения (бустинг, SVM, кластеризация и методы понижения размерности), обработка естественного языка с помощью нейросетей, внедрение нейросетей в Telegram‑ботов. Практические задания приближены к задачам, которые специалисты по ИИ встречают в работе.
📂 stepik.org/course/134942/info
📌 Введение в компьютерный интеллект. Машинное обучение. github.com/mlcoursemm/ml2023autumn/tree/main?tab=readme-ov-file
Новоый спецкурса, посвященный классическим алгоритмам машинного обучения (теория + практика).
📂 github.com/mlcoursemm/ml2023autumn/tree/main?tab=readme-ov-file
📌 Новый бесплатный открытый курс по нейронауке для людей с бэкграундом в машинном обучении. (t.me/data_analysis_ml/1434)
Хороший курс для углубления в вычислительную нейронауку. Курс состоит из 34 коротких видеороликов, начиная с вводных тем и заканчивая недавними открытиями, которые мы до сих пор до не изучены. Кроме того, в курсе есть практические упражнения в Google Colab.
📂 t.me/data_analysis_ml/1434
📌 DS Github github.com/matyushkin/ds/tree/main
Обновляемая структурированная подборка бесплатных ресурсов по тематикам Data Science и Machine Learning: курсы, открытые базы данных и датасеты, источники информации и т. д.
📂 github.com/matyushkin/ds/tree/main
📌 Нейронные сети (stepik.org/course/401/promo)
В рамках данного курса слушатели познакомятся с теоретическими и практическими основами искусственных нейронных сетей. Слушатели научатся применять нейронные сети для решения широкого круга задач из области анализа данных.
Курсы по математике для аналитиков данных (stepik.org/course/401/promo)
📌 Прикладная математика для машинного обучения (teach-in.ru/course/applied-mathematics-for-machine-learning/about)
Курс для студентов без математического бэкграунда. В курсе изложены основные понятия необходимые для понимания методов, на которых строится машинное обучение и модели нейронных сетей. Также целью курса является разъяснть как могут быть преобразованы и представлены данные для последующего обучения моделей на них.
📂 Курс (teach-in.ru/course/applied-mathematics-for-machine-learning/about)
📌 100 уроков математики от Алексея Савватеева! (stepik.org/course/195511/promo)
Идея этого курса - рассказать про математику. Но не про школьную математику, а про математику, которой занимаются настоящие Математики. Можно сказать, что это курс мехматовской математики в изложении, пригодном даже для детей. Если все понятно и очень интересно - то вам сюда!
📌 Linear Algebra Refresher Course (www.udacity.com/course/linear-algebra-refresher-course--ud953)
Это бесплатный курс для изучения основ линейной алгебры.
www.udacity.com/course/linear-algebra-refresher-course--ud953
📌 Seeing‑theory (seeing-theory.brown.edu/)
Изучите основы теории вероятностей и статистики c Университетом Брауна. В курсе предоставлены наглядные, интерактивные визуализации, которые помогут вам в обучении.
📂 seeing-theory.brown.edu/
📌 Статистическое мышление и анализ данных. (ocw.mit.edu/courses/15-075j-statistical-thinking-and-data-analysis-fall-2011/)
Этот курс представляет собой введение в статистический анализ данных. Темы курса охватывают области прикладной вероятности, выборки, оценки, проверки гипотез, линейной регрессии, дисперсионного анализа, категориального анализа данных и многое другое.
📌 Вычисления и анализ данных. (ocw.mit.edu/courses/1-017-computing-and-data-analysis-for-environmental-applications-fall-2003/)
Этот предмет представляет собой введение в теорию вероятностей и анализ данных. Он предназначен для того, чтобы дать студентам знания и практический опыт, необходимые им для интерпретации данных. Основные понятия вероятности вводятся с самого начала, поскольку они обеспечивают систематический способ описания неопределенности.
📂 Курсы (ocw.mit.edu/courses/1-017-computing-and-data-analysis-for-environmental-applications-fall-2003/)
Полный список - t.me/ai_machinelearning_big_data/4292