Я занимаюсь машинным обучением 8 лет, иногда это может быть непосильной задачей, вам нужно прочитать много статей, выучить языки программирования и реализовать несколько стратегий за очень короткое время. В этом посте я поделюсь некоторыми из моих любимых ресурсов, которые сделают ваше путешествие более приятным.
По своему личному опыту могу сказать, что я не смог бы пройти так далеко без сотрудничества со всеми моими попутчиками. К счастью, сообщество машинного обучения разработало очень полезные руководства, позволяющие быстрее изучить новые методы. Я очень благодарен им за их активность и поддержку.
Раньше у нас был только GitHub и тонны документов, которые помогали нам с построением демонстрации, но попытка воспроизвести академический документ может занять много времени и энергии. Сейчас все изменилось, и мы должны быть за это благодарны. В нашем распоряжении широкий выбор сайтов с уже обученными моделями. Вы даже можете запускать модели поездов на GPU, не тратя ни копейки, с такими сервисами, как Azure и Google colab.
В настоящее время у нас есть доступ ко всем лучшим алгоритмам машинного обучения, упакованным и готовым для вас. Некоторые популярные модели включены в пакеты Python, такие как PyTorch и TensorFlow. Хотя я хочу поговорить о сайтах с содержанием, которое тоже поможет вам понять и узнать. Без лишних слов, я хотел бы поделиться с вами некоторыми из лучших ресурсов, которые я нашел во время этой поездки.
Для красивой коллекции алгоритмов машинного обучения modelzoo: вы можете погрузиться в сотни статей с изображениями и видео, что делает их очень поучительными, некоторые из них предоставляют загружаемые образы Docker, так что вы можете с комфортом изучать их дома .
На wandb.ai вы можете найти потрясающие сюжеты и подробности всех экспериментов и результатов из сотен статей, это очень приятный сайт, где вы можете часами читать и изучать. Один из моих любимых!
С TensorFlowHub у вас есть сотни примеров для запуска вашего корабля, эта платформа предлагает практический код, гораздо более серьезный, но очень полезный.
Заключение:
Я надеюсь, что вы найдете эти ресурсы полезными и что хотя бы один из них пробудил ваше любопытство. Иногда нам нужно немного поднять настроение, когда мы чувствуем себя немотивированными.
Спасибо за чтение!
Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, присоединяйтесь к нашему сообществу Discord:
