Машинное обучение и Большие данные: различия между версиями

Материал из Artem Aleksashkin's Wiki
Перейти к навигации Перейти к поиску
Нет описания правки
 
(не показаны 132 промежуточные версии этого же участника)
Строка 1: Строка 1:
# http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
[[Файл:Ai-brain.jpg|400px]]
#
 
= Software installation =
 
* Anaconda - https://www.anaconda.com/products/individual
** To remove (base) from PS1 - conda config --set changeps1 false
* sklearn - https://scikit-learn.org/stable/
* CatBoost - https://catboost.ai/
* LightGBM - https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/
* XGBoost - https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/
* Tensorflow - https://www.tensorflow.org/install - [[Tensorflow for old GPUs]]
 
<math>x^2+y^2=z^2</math>
 
= Курсы =
 
* [https://www.youtube.com/watch?v=tPYj3fFJGjk TensorFlow 2.0 Complete Course - Python Neural Networks for Beginners Tutorial]
* https://medium.com/nuances-of-programming/%D1%82%D0%BE%D0%BF-10-%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81%D0%BE%D0%B2-%D0%BF%D0%BE-%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D1%83-%D0%B8-%D0%B3%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D1%83-%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8E-%D0%B2-2020-1e1d870a24b7
* https://skillbox.ru/course/profession-data-scientist/
* https://new.geekbrains.ru/machine-learning
* https://praktikum.yandex.ru/data-scientist/
* https://www.coursera.org/learn/machine-learning
* https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
* https://ru.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis
* https://www.udacity.com/course/machine-learning--ud262
* https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning--ud120
 
= Большие данные =
* Лучшие в своём деле: Артур Хачуян | Большие данные — Big Data | ЛСД #7 https://www.youtube.com/watch?v=frLydE1UCvA
* «На чём корпорации вертели вашу приватность», Артур Хачуян (Tazeros Global) https://www.youtube.com/watch?v=8IJxO44kq24
 
= Методы =
 
* Теорема Байеса
* Функции ошибки и регуляризация
* Расстояние Кульбака-Лейблера и перекрестная энтропия
* Градиентный спуск: основы
* Граф вычислений и дифференцирование на нем
* Перцептрон
* Глубокие нейронные сети
* Классификация
* Кластеризация
* Регрессия
* Машинное зрение
* Метод к-средних
* word2vec
 
= Библиотеки =
 
* NumPy - https://www.numpy.org/
* SciPy - https://www.scipy.org/
* Pandas - https://pandas.pydata.org/
** [https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/comparison/comparison_with_sql.html Pandas like SQL]
* Scikit-learn - https://scikit-learn.org/stable/
* Matplotlib - https://matplotlib.org/
* Gensim - https://radimrehurek.com/gensim/
* H2O - https://github.com/h2oai/h2o-tutorials
* XGBoost - https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/
* CatBoost - https://yandex.ru/dev/catboost/
* Theano - http://deeplearning.net/software/theano/
* TensorFlow - https://www.tensorflow.org/
* sknn - https://scikit-neuralnetwork.readthedocs.io/en/latest/
* Theanets - https://github.com/lmjohns3/theanets
* Keras - https://keras.io/
* OpenCV - https://opencv.org/
 
= Датасеты =
 
* http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
* http://www.image-net.org/
* https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_datasets_for_machine_learning_research
* https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html
* https://github.com/philipperemy/timit
* https://www.nist.gov/programs-projects/face-recognition-grand-challenge-frgc
 
= NLP =
 
* https://ru.wikipedia.org/wiki/GPT-3
* https://russiannlp.github.io/rugpt-demo/
* https://copy.ai
* https://github.com/sberbank-ai/ru-gpts
 
= Железо и драйверы =
 
* https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=deblocal
* https://www.tensorflow.org/install/gpu
* https://cloud.google.com/tpu/
 
= Темы =
 
* https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_artificial_intelligence#Branches_of_artificial_intelligence
 
== Face Recognition ==
* https://github.com/ageitgey/face_recognition
* https://cmusatyalab.github.io/openface/
 
== Speech Recognition ==
* https://pypi.org/project/SpeechRecognition/
 
== Image Object Recognition ==
 
* https://imageai.readthedocs.io/en/latest/
** https://stackabuse.com/object-detection-with-imageai-in-python/
** https://towardsdatascience.com/object-detection-with-10-lines-of-code-d6cb4d86f606
 
== Anomaly Detection ==
== Prediction ==
 
== StereoVision ==
 
* https://medium.com/stereopi/opencv-and-depth-map-on-stereopi-tutorial-62cb6792bbed
 
= Anaconda =
 
* https://www.anaconda.com/products/individual
* https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux/
* https://mas-dse.github.io/startup/anaconda-ubuntu-install/
 
= TensorFlow =
 
<embedvideo service="youtube" dimensions="800x450">https://www.youtube.com/watch?v=vfyZf2Wj3pU&list=PLA0M1Bcd0w8ynD1umfubKq1OBYRXhXkmH</embedvideo>
 
<embedvideo service="youtube" dimensions="800x450">https://www.youtube.com/watch?v=tPYj3fFJGjk</embedvideo>
 
= Некоторые полезные ресурсы =
 
* https://ods.ai/
* https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_artificial_intelligence
* https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_artificial_intelligence_projects
* https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_datasets_for_machine_learning_research
* http://wordnet.princeton.edu/
* http://project.phil.spbu.ru/RussNet/index_ru.shtml
* http://wordnet.ru/
* http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech101/
* https://www.scipy.org/
* http://www.numpy.org/
* http://leenissen.dk/fann/html/files/fann_train-h.html
* https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/mushroom
* https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php
* https://www.kaggle.com/
* https://keras.io/
* https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/
* https://lasagne.readthedocs.io/en/latest/
* http://deeplearning.net/software/theano/index.html
* https://catboost.yandex/
* https://arxiv.org/
* https://arxiv.org/list/cs.CV/recent
* https://yandex.ru/dev/catboost/
 
* [[Теория вероятностей]]

Текущая версия от 23:36, 19 октября 2023

Ai-brain.jpg

Software installation

Курсы

Большие данные

Методы

  • Теорема Байеса
  • Функции ошибки и регуляризация
  • Расстояние Кульбака-Лейблера и перекрестная энтропия
  • Градиентный спуск: основы
  • Граф вычислений и дифференцирование на нем
  • Перцептрон
  • Глубокие нейронные сети
  • Классификация
  • Кластеризация
  • Регрессия
  • Машинное зрение
  • Метод к-средних
  • word2vec

Библиотеки

Датасеты

NLP

Железо и драйверы

Темы

Face Recognition

Speech Recognition

Image Object Recognition

Anomaly Detection

Prediction

StereoVision

Anaconda

TensorFlow

Некоторые полезные ресурсы