¡Empieza a aprender de estos repositorios de GitHub ya!

Nov 06 2022
A continuación, proporciono una lista completa de repositorios de GitHub que pueden ayudarlo a mejorar rápidamente sus habilidades de ciencia de datos y aprendizaje automático. Enlace 1 El curso es "MSDS621 Introducción al aprendizaje automático" de la Universidad de San Francisco por el Prof.
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A continuación, proporciono una lista completa de repositorios de GitHub que pueden ayudarlo a mejorar rápidamente sus habilidades de ciencia de datos y aprendizaje automático .

Enlace 1

El curso es "MSDS621 Introducción al aprendizaje automático" de la Universidad de San Francisco por el Prof. Terence Parr del departamento de Ciencias de la Computación y Ciencia de Datos . El curso tiene varios temas que van desde la Regularización de modelos lineales, Gradient Descent, Naive Bayes, K-vecinos más cercanos, Decision Trees, Random Forest, Neural nets, etc. El repositorio también tiene apuntes, proyectos y cuadernos que son muy útiles para la comprensión y la práctica.

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Este es el famoso curso gratuito GitHub Machine Learning de Microsoft para principiantes. La versión de Data Science es esta .

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Este repositorio de GitHub tiene de todo, desde clasificación, agrupamiento, resolución de problemas de ciencia de datos de la vida real, regresión, aplicaciones iluminadas, implementaciones, uso de pandas y NumPy, programación orientada a objetos en aprendizaje automático, aprendizaje profundo, redes neuronales y mucho más. de temas Esto se cubre sistemáticamente y puede ayudar a aprender mucho sobre la definición de problemas para la implementación de aplicaciones de aprendizaje automático . Es como un repositorio de resolución de problemas de ML de extremo a extremo.

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Este repositorio se creó a partir del libro "Estadísticas prácticas para científicos de datos" y es muy útil para aprender y practicar problemas de análisis de datos y estadísticas utilizando Python. Aquí se crean cuadernos de Jupyter sobre regresión, clasificación, pruebas estadísticas y aprendizaje automático estadístico. ¡Muy útil!

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Este repositorio tiene cuadernos Jupyter sobre temas de análisis estadístico, matemáticas y computación numérica/científica (en Python) .

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Estos cuadernos cubren una introducción al aprendizaje profundo, fastai y PyTorch y el curso fue creado por Jeremy Howard y Sylvain Gugger . También tiene un curso de video de youtube de freecodecamp sobre esto.

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Este también es un buen curso de aprendizaje automático que incluye la implementación de modelos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo sin servidor y Kubernetes.

Entonces, estos son los repositorios que encontré útiles para cubrir como cursos, proyectos y casos de uso. Aunque estos no son los únicos que son los mejores, hay muchos otros repositorios para pulir y perfeccionar las habilidades técnicas. Compartiré más cursos gratuitos de este tipo más adelante. Hasta entonces, síganme aquí y aquí para obtener más contenido valioso. Además, consulte mis otros artículos sobre proyectos de ML de extremo a extremo y envíe sus comentarios si le gustan.

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