書籍、ビデオ、ソースコードを含む - 機械学習は、エントリから上級への学習教材を必要

いくつかのいくつかの無料高品質のビデオレッスンコンパイルこの記事は、高度な機械学習のニーズに入門、高品質の書籍や古典的なコード本物のアイテムの数。

ネットワークから本論文で仕上げ、送信元アドレスします。https：//github.com/linxid/Machine_Learning_Study_Path

すべてのリソースは、アドレスをダウンロードするにはリンクされています

リンク：https://pan.baidu.com/s/1KyqYsanA8fnZls7q09Og6w

抽出コード：usrq

ビデオ

1.1アンドリュー・ウ教師の機械学習コース：

•コーセラ

•網易クラウド教室

•英語ノート

•中国のノート、字幕

1.2アンドリュー・ウ深い学習コース

•コーセラ

•網易クラウド教室

•ノート

1.3斯坦福CS231n：視覚認識のための畳み込みニューラルネットワーク

•公式サイト

•網易クラウド教室

1.4 fast.ai

•公式サイト

•パート1：コーダーのための実用的なディープラーニング

•パート2：コーダーのためのエッジディープラーニングカッティング

1.5 BaiduのPaddlePaddleオープンクラス：

•機械学習ポータル

•機械学習モデル

•深い学習の基礎

1.6徐もコースを学習教師のマシンに到達しました。

•公式サイト

•Githubの

•嗶哩嗶哩

•Baiduのクラウド

1.7 CHANG深い学習コース

•公式サイト

•嗶哩嗶哩

Googleの機械学習エクスプレス1.8

•コース

•練習

•用語集

図書

ラウド2.1：

•「深い学習のPythonと」難易度：低;推奨：☆☆☆☆☆

•「ディープラーニングKerasと」難易度：低;推奨：☆☆☆☆

2.2 TensorFlow：

• "とハンズオン機械学習Scikit-学び、TensorFlow「难度：中;推荐：☆☆☆☆☆

•「ラーニングTensorFlow」

•「TensorFlow機械学習は、クックブック」難易度：穏健派;推奨：☆☆☆☆☆

2.3 NLP：

•「自然言語処理におけるディープラーニング」

•「TensorFlowと自然言語処理 "

•「パイソンとマスタリング自然言語処理」

•「Pythonの持つテキスト分析」

2.4機械学習：

•「統計的学習法」難易度：穏健派;推奨：☆☆☆☆☆

•「パターン認識と機械学習」難易度：高;推奨：☆☆☆☆☆

•難易度「本当の機械学習」：低;推奨：☆☆☆☆

•「機械学習の憧れ」

•「米国ミッション機械学習本当の。」

•「集団の知恵プログラミング」難易度：低;推奨：☆☆☆☆

•「百人のエンジニアは、機械学習アルゴリズムは、面接に行くことができ直面しています。」

2.5深研究：

•「ディープ・ラーニング」中国語版難易度：高;推奨：☆☆☆☆☆

•「ニューラルネットワークと深い学習」難易度：穏健派;推奨：☆☆☆☆

•「はじめにパイソンAの手を持つディープラーニング」

ダウンロードリンクします。https：//pan.baidu.com/s/12w9NjsnOSPUAX5U4BVvBIg抽出コード：hucw

フレーム

基本的なフレームワーク

パンダは、xLearnをアンバランス、学びます

機械学習

sklearn、LightGBM、XGBoost、CatBoost

綿密な研究

TensorFlow、Keras、PyTorch、PaddlePaddle

機械学習のブログ

•オープンAI：

イーロン・マスク等の自然言語処理、画像処理、音声処理、上の高度な人工知能研究は定期的にリリースされ、人工知能によって設立された非営利団体によって提案されました。

•蒸留します：

編集とGoogleの脳、DeepMind、テスラや他の有名な機関からの科学者のキュレーションチーム。我々は、機械学習の明確な説明にコミットしています。

•ベアのブログ：

カリフォルニアのバークレー大学のAIの研究は、バークレー（ベア）グループを設立します。ベアベアは、人工知能、ビューおよびアップデートの研究で普及研究成果にブログ。

•DeepMind：

DeepMind名前は、私は多くの人がすでに知っていると思います。

•アンドレイKarpathyのブログ：

オリジナルブログます：http：//karpathy.github.io/ミディアムます。https：テスラの人工知能の//medium.com/@karpathyディレクター、おそらく多くの人が彼のブログを読んで、私はこの人を知りません。今、彼はミディアムに発表された中、多くの記事を戦ってきました。

•Colahのブログ：

クリストファー・オラーは、Googleの脳の研究者です。簡単な方法で、ニューラルネットワークを解釈することを目指しています。

•WildML：

Googleの脳からもブロガー、書き込みの主な焦点は、深い学習です。

•ルーダーのブログ：

ブロガーは博士課程の学生、ブログの深学習と自然言語処理ベースです。

•FAIRブログ：

FAIRの名前は私がFAIRからの素晴らしい論文の多くは、ブログは人工知能、学習、機械学習、コンピュータビジョンと研究成果以来、Facebook上でその実用化の深さを説明し、多くの人が知っていると思う、話すことはありません。

•横坑デシュパンデのブログ

UCLA（謙虚ああ）、初心者、ディーププログレッシブ層のためのコンテンツの多くの学部。

•推論のブログ：

Twitterの皮質と共同で博士ケンブリッジ、。彼は、確率推論、生成モデル、教師なし学習に書きました。