Machine Learning and Deep Learning Cheatsheets

Машинное обучение и нейронные сети сложны для начинающих как в плане понимания происходящих процессов, так и в использовании соответствующих библиотек.

Поэтому если вы интересуетесь данной темой, то скорее всего вам понравится новый репозиторий с шпаргалками на данную тему.

Ссылка на репозиторий: https://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai

Разбор лучших решений
(тренировки по Machine Learning)

Подобрали несколько интересных задач с подробным анализом их решения, которые были предложены участникам различных Хакатонов.

1. Kaggle Camera Model Identification
Speaker: Artur Fattakhov, Ilya Kibardin, Dmitriy Abulkhanov

2. Хакатон Whatever Hack, задача «Не смешно»
Speaker: Степан Драпак

3. Kaggle Recruit: прогнозирование количества посетителей ресторанов
Speaker: Никита Чуркин, Глеб Филатов

4. Data Science Game 2017: задача прогнозирования спроса
Speaker: Николай Попов, Никита Шаповалов

5. Home Credit Bank: Прогнозирование вероятности невозврата кредита
Speaker: Анзор Березгов

6. Boosters: предсказание кликов на шоу из поисковой выдачи сайта Ticketland
Speaker: Максим Келаскин

7. Kaggle Corporación Favorita Grocery: предсказание продаж сети супермаркетов
Speaker: Андрей Филимонов

8. Sberbank Holdem Challenge: хакатон по написанию покерных ботов
Speaker: Евгений Иванов

Ссылка на youtube канал с роликами: https://www.youtube.com/channel/UCeq6ZIlvC9SVsfhfKnSvM9w

Создание игрового искусственного интеллекта (2006)
Автор: Ян Миллингтон

В книге рассматриваются следующие темы:
✔️ игровой искусственный интеллект;
✔️ программирование логики;
✔️ условия;
✔️ тактический и стратегий искусственный интеллект;
✔️ жанры игр, основанные на искусственном интеллекте.

Преимущества:
➕ полезный материал по теме искусственного интеллекта.

Недостатки:
➖ слабая практическая часть.

Ссылка на скачивание книги: https://t.iss.one/progbook/1645
Код к данный книге представлен в репозитории: https://github.com/idmillington/aicore

Подборка видео по нейронным сетям

1. Нейронные сети за 30 минут: от теории до практики
https://www.youtube.com/watch?v=AZG0j0pNY-4

2. Chatbot на базе рекуррентной нейронной сети своими руками с нуля
https://www.youtube.com/watch?v=Oo3DgYTL-Nw

3. Обучение нейронных сетей методом обратного распространения ошибки
https://www.youtube.com/watch?v=HA-F6cZPvrg

4. Sentiment analysis русскоязычных твитов при помощи TensorFlow
https://www.youtube.com/watch?v=CDpbJIbDhys

5. Распределенное обучение нейронных сетей с MXNet
https://www.youtube.com/watch?v=-XX6yOG-nX0

Статья содержит в себе список одиннадцати алгоритмов машинного обучения. К каждому прилагается краткое описание, гайды и полезные ссылки.

https://proglib.io/p/11-ml-algorithms/

Машинное обучение и Python

Эта серия видеоуроков посвящена изучению машинного обучения и реализации различных алгоритмов на языке Python👇

1. Введение
2. Регрессия
3. Признаки и метки
4. Обучение и тестирование
5. Прогнозирование и предсказание
6. Масштабирование
7. Принципы работы регрессии
8. Наилучший угловой коэффициент
9. Наилучшая прямая

Ссылка на плейлист: https://www.youtube.com/watch?v=OGxgnH8y2NM&list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5v

Хотите знать, как работает Deep Learning? Вот быстрый гайд!

Глубокое обучение (оно же Deep Learning) – самый популярный тип машинного обучения. Читайте в статье о тонкостях работы с ним.

https://proglib.io/p/deep-learning/

Нейронные сети, технологии будущего

Вопросы, которые будут рассмотрены в рамках вебинара:

— что такое искусственные нейронные сети и искусственный интеллект?
— в чем они отличаются от биологических нейронных сетей и интеллекта человека?
— где нейронные сети используются сейчас и где будут применяться?
— какой объем знаний и навыков необходим для создания нейронных сетей?
— где получить лучшее образование в этой области?
— практическая польза от знания в этой области?
— кто по ту сторону экрана: человек или машина?
— какие фирмы уже создают искусственный интеллект?
— рекорды нейросетей? В чем машины уже лучше нас?
— 10 мифов об искусственном интеллекте;
— 5 загадок нейросетей;
— самые интересные и красивые примеры нейросетей;
— задачи, решаемые с помощью нейросетей;
— когда будет создан искусственный интеллект? Основные этапы?
— самые сложные нейросети.

Ссылка на видео:
https://youtu.be/tX-cxcje9UU

От новичка до профи в машинном обучении за 3 месяца

В этой статье мы расскажем, как за три месяца получить самообразование в машинном обучении. Приводятся ссылки на соответствующие ресурсы.

https://proglib.io/p/ml-3months/

Курс от sendex'a «TensorFlow Object Detection API»

1. Введение.
2. Адаптирование к видеопотоку.
3. Отслеживание объектов.
4. Создание TFRecords.
5. Обучение детектора объектов.
6. Тестирование детектора объектов.

Ссылка на плейлист:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDcNK5GeCQnxYnSSaar2tpku

Не знаете что почитать по машинному обучению? Не беда!

Подготовили для вас подборку из 9 бесплатных книг на данную тему:
https://proglib.io/p/machine-learning-free-books-list/

Самый понятный видеокурс о том, как работают нейросети

Нейронные сети произвели фурор в IT, и интерес к ним не угасает. Эта подборка видеолекций внесёт ясность в понимание процессов нейросети.

https://proglib.io/p/clear-neural-networks/

Подборка самых интересных докладов с европейской конференции по компьютерному зрению 2018

https://blog.alookanalytics.com/2018/09/12/highlights

Детальный план самообразования в Computer Science за 1.5 года со ссылками на онлайн-курсы и другие образовательные сайты.

https://proglib.io/p/cs-learning/

Подборка видео по machine learning и data science

1. Рекуррентные нейронные сети (RNN) и длинная краткосрочная память (LSTM)
https://www.youtube.com/watch?v=WCUNPb-5EYI

2. Как работают нейронные сети
https://www.youtube.com/watch?v=ILsA4nyG7I0

3. Как работают сверточные нейронные сети
https://www.youtube.com/watch?v=FmpDIaiMIeA

4. Что такое Data Science
https://www.youtube.com/watch?v=tKa0zDDDaQk

5. Что такое Deep Learning
https://www.youtube.com/watch?v=Q9Z20HCPn…

6. Becca 7 и обучение с подкреплением
https://www.youtube.com/watch?v=EXs3nHwLIt0

7. Роботы, умные дома и IoT
https://www.youtube.com/watch?v=n4h9inSoSnU

8. Turning Machine Learning в Data Science
https://www.youtube.com/watch?v=y38UkZjN8uc

9. Data Science для всех
https://www.youtube.com/watch?v=lk8CDSeTY94

10. Как работает теорема Байеса
https://www.youtube.com/watch?v=5NMxiOGL39M

TОП-10 свежих open source проектов по машинному обучению

Редакция Библиотеки программиста подготовила подборку интересных и популярных проектов по машинному обучению, которые вдохновят вас.

https://proglib.io/p/opensource-machine-learning/

Machine Learning Crash Course

В первом видео мы будем обучать нейронную сеть, чтобы различать темные и светлые цвета и выбирать подходящий цвет текста.
Ссылка на видео: https://www.youtube.com/watch?time_continue=1&v=9Hz3P1VgLz4
Исходники: https://codepen.io/anon/pen/NYRRQm?editors=1111

Во втором видео мы сделаем механизм рекомендаций в браузере с действительно хорошей производительностью.
Ссылка на видео: https://www.youtube.com/watch?v=lvzekeBQsSo
Исходники: https://codepen.io/willrstern/pen/WzZqpd

Вопросы для собеседования на позицию Data Scientist в топовых компаниях

Если изучаете Data Science и собираетесь трудоустраиваться, подготовьтесь к собеседованию по этой статье👇

https://proglib.io/p/data-scientist-questions/

Спецкурс «Введение в компьютерное зрение и глубокое обучение»

1. Введение в предмет. История. Свет и цвет
2. Основы обработки изображений
3. Особые точки. Сопоставление изображений
4. Введение в машинное обучение
5. Классификация изображений
6. Свёрточные нейросети. Часть 1
7. Свёрточные нейросети. Часть 2
8. Свёрточные нейросети. Часть 3. Базовые архитектуры и применения для распознавания лиц

Ссылка на плейлист:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLDCK7Cej1W40jUpJDrDA3j3Tad9MA_4Px

7 трюков для глубокого обучения, о которых вы не знали

Неочевидные приемы для глубокого обучения, сокращающие время выполнения моделей и повышающие точность их результатов. Код прилагается.

https://proglib.io/p/deep-learning-tricks/