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기계 학습(ML)을 마스터하는 것은 부담스러워 보일 수 있지만 올바른 리소스가 있으면 관리가 훨씬 더 쉬워질 수 있습니다. 널리 사용되는 코드 호스팅 플랫폼인 GitHub에는 모든 수준의 학습자와 실무자에게 도움이 될 수 있는 수많은 귀중한 저장소가 있습니다. 이 기사에서는 초보자에게 친숙한 튜토리얼부터 고급 기계 학습 도구까지 다양한 리소스를 제공하는 10가지 필수 GitHub 리포지토리를 검토합니다.
저장소: microsoft/ML-초보자용
이 종합 12주 프로그램은 26개의 레슨과 52개의 퀴즈를 제공하므로 신규 이민자에게 이상적인 출발점이 됩니다. 기계 학습에 대한 사전 경험이 없는 사람들을 위한 출발점 역할을 하며 Scikit-learn 및 Python을 사용하여 핵심 역량을 구축합니다.
각 수업에는 사전 및 사후 퀴즈, 서면 지침, 솔루션, 과제 및 실습 활동을 보완하는 기타 리소스를 포함한 보충 자료가 포함되어 있습니다.
이 GitHub 저장소는 YouTube에서 호스팅되는 고품질 기계 학습 과정의 선별된 색인 역할을 합니다. Clatech, Stanford, MIT와 같은 제공업체의 다양한 ML 튜토리얼, 강의 및 교육 시리즈에 대한 링크를 중앙 집중화된 위치에 모아 관심 있는 학습자가 자신의 요구 사항에 맞는 비디오 기반 ML 콘텐츠를 더 쉽게 찾을 수 있도록 해줍니다.
무료로 원하는 시간에 무언가를 배우려는 경우 필요한 유일한 저장소입니다.
저장소: mml-book/mml-book.github.io
수학은 기계 학습의 중추이며, 이 저장소는 "기계 학습을 위한 수학" 책의 동반 웹페이지 역할을 합니다. 이 책은 독자들이 머신러닝에 필요한 수학적 개념을 배우도록 동기를 부여합니다. 저자는 기술 자체를 다루기보다는 고급 머신러닝 기술을 이해하는 데 필요한 수학적 기술을 제공하는 것을 목표로 합니다.
선형 대수학, 분석 기하학, 행렬 분해, 벡터 미적분학, 확률, 분포, 연속 최적화, 선형 회귀, PCA, 가우스 혼합 모델 및 SVM을 다룹니다.
저장소: janihar/mit-deep-learning-book-pdf
딥 러닝 교과서는 학생과 실무자가 머신 러닝, 특히 딥 러닝 분야에 입문하는 데 도움을 주기 위한 포괄적인 리소스입니다. 2016년에 출판된 이 책은 최근 인공 지능의 발전을 주도한 기계 학습 기술에 대한 이론적이고 실용적인 기초를 제공합니다.
MIT Deep Learning Book의 온라인 버전이 완성되었으며 온라인에서 무료로 제공되어 AI 교육의 민주화에 귀중한 기여를 할 것입니다.
이 책은 심층 피드포워드 네트워크, 정규화, 최적화 알고리즘, 컨벌루션 네트워크, 시퀀스 모델링 및 실제 방법론을 포함하여 광범위한 주제를 심도 깊게 다루고 있습니다.
저장소: DataTalksClub/machine-learning-zoomcamp
기계 학습 ZoomCamp는 기계 학습 엔지니어링에 대한 포괄적인 소개를 제공하는 XNUMX개월 무료 온라인 부트캠프입니다. 경력 발전에 진지한 사람들에게 이상적인 이 프로그램은 회귀, 분류, 평가 지표, 모델 배포, 의사 결정 트리, 신경망, Kubernetes 및 TensorFlow Serving과 같은 기본 개념을 다루는 실제 기계 학습 프로젝트 구축을 통해 학생들을 안내합니다.
이 과정을 통해 참가자는 딥 러닝, 서버리스 모델 배포, 앙상블 기술과 같은 분야에서 실무 경험을 쌓게 됩니다. 커리큘럼은 학생들이 새로 개발한 기술을 보여줄 수 있는 두 가지 관석 프로젝트로 마무리됩니다.
이 저장소는 기계 학습 및 딥 러닝에 대한 튜토리얼, 기사 및 기타 리소스 모음입니다. Quora, 블로그, 인터뷰, Kaggle 대회, 치트 시트, 딥 러닝 프레임워크, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 다양한 기계 학습 알고리즘, 앙상블 기술 등 광범위한 주제를 다룹니다.
이 리소스는 코드 예제 및 사용 사례 설명을 통해 이론 및 실무 지식을 모두 제공하도록 설계되었습니다. 이는 기계 학습 환경에 노출되기 위한 다각적인 접근 방식을 제공하는 포괄적인 학습 도구입니다.
저장소: josephmisiti/awesome-machine-learning
Awesome Machine Learning은 현장에서 다양한 도구와 기술을 탐색하려는 사람들에게 완벽한 훌륭한 기계 학습 프레임워크, 라이브러리 및 소프트웨어로 구성된 목록입니다. C++부터 Go까지 다양한 프로그래밍 언어의 도구를 다루며, 컴퓨터 비전, 강화 학습, 신경망, 범용 기계 학습을 비롯한 다양한 기계 학습 범주로 세분화됩니다.
Awesome Machine Learning은 데이터 처리 및 모델링부터 모델 배포 및 생산화에 이르기까지 모든 것을 다루는 기계 학습 실무자와 애호가를 위한 포괄적인 리소스입니다. 이 플랫폼은 사용자가 특정 프로젝트와 목표에 가장 적합한 옵션을 찾을 수 있도록 다양한 옵션을 쉽게 비교할 수 있도록 도와줍니다. 또한 저장소는 커뮤니티의 기여 덕분에 다양한 프로그래밍 언어에 걸쳐 가장 뛰어난 최신 기계 학습 소프트웨어로 최신 상태를 유지합니다.
저장소: Afshinea/stanford-cs-229-machine-learning
이 저장소는 Stanford의 CS 229 과정에서 다루는 기계 학습 개념에 대한 요약된 참고 자료와 재교육을 제공합니다. 지도 학습, 비지도 학습, 딥 러닝과 같은 주요 주제를 다루는 VIP 치트 시트에 모든 중요한 개념을 통합하는 것을 목표로 합니다. 저장소에는 확률, 통계, 대수학 및 미적분학의 전제 조건을 강조하는 VIP 재교육도 포함되어 있습니다. 또한 이러한 모든 개념을 학습자가 쉽게 사용할 수 있는 하나의 궁극적인 참고 자료로 정리한 슈퍼 VIP 치트 시트가 있습니다.
이러한 핵심 사항, 정의 및 기술 개념을 결합함으로써 학습자가 CS 229의 기계 학습 주제를 철저하게 이해할 수 있도록 돕는 것이 목표입니다. 치트 시트를 사용하면 강의 및 교과서 자료의 중요한 개념을 기술 인터뷰를 위한 요약 참고 자료로 요약할 수 있습니다.
저장소: khangich/머신러닝-인터뷰
Facebook, Amazon, Apple, Google, Microsoft 등과 같은 주요 기술 기업의 기계 학습 엔지니어링 및 데이터 과학 인터뷰를 준비하기 위한 포괄적인 학습 가이드와 리소스를 제공합니다.
다루는 주요 주제 :
- 유형(SQL, 프로그래밍, 통계)별로 분류된 LeetCode 질문입니다.
- 로지스틱 회귀, KMeans, 신경망과 같은 ML 기본 사항입니다.
- 활성화 함수부터 RNN까지의 딥러닝 개념입니다.
- 기술 부채 및 ML 규칙에 관한 논문을 포함한 ML 시스템 설계
- 읽어야 할 클래식 ML 논문.
- Uber의 확장 및 프로덕션의 DL과 같은 ML 프로덕션 문제
- 일반적인 ML 시스템 설계 인터뷰 질문(예: 비디오/피드 추천, 사기 감지)
- YouTube, Instagram 추천을 위한 솔루션 및 아키텍처 예시.
이 가이드에는 Andrew Ng와 같은 최고 전문가의 자료가 통합되어 있으며 최고 기업에서 묻는 실제 인터뷰 질문이 포함되어 있습니다. 다양한 대기업의 ML 인터뷰에 적합한 학습 계획을 제공하는 것을 목표로 합니다.
이 리포지토리는 프로덕션 환경에서 기계 학습 모델을 배포, 모니터링, 버전 관리, 확장 및 보호하는 데 도움이 되는 선별된 오픈 소스 라이브러리 목록을 제공합니다. 다음을 포함하여 생산 기계 학습의 다양한 측면을 다룹니다.
- 예측 및 모델 설명
- 개인 정보 보호 ML
- 모델 및 데이터 버전 관리
- 모델 훈련 오케스트레이션
- 모델 제공 및 모니터링
- AutoML
- 데이터 파이프 라인
- 데이터 라벨링
- Metadata Management
- 계산 분포
- 모델 직렬화
- 최적화된 계산
- 데이터 스트림 처리
- 이상치 및 이상 탐지
- 기능 저장소
- 적대적 견고성
- 데이터 스토리지 최적화
- 데이터 과학 노트북
- 신경 검색
- 그리고 더.
초보자이든 숙련된 ML 실무자이든 상관없이 이러한 GitHub 리포지토리는 기계 학습에 대한 이해와 기술을 심화하는 데 필요한 풍부한 지식과 리소스를 제공합니다. 기초 수학부터 고급 기술 및 실제 적용까지, 이러한 리포지토리는 기계 학습을 마스터하려는 모든 사람에게 필수적인 도구입니다.
아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 머신 러닝 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 고생하는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 만드는 것입니다.
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- 출처: https://www.kdnuggets.com/10-github-repositories-to-master-machine-learning?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=10-github-repositories-to-master-machine-learning
