一个网站拿下机器学习优质资源!搜索效率提高 50%
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现在大家平时会遇到很多不错的机器学习资源,但是大多数情况下,资源比较分散,不方便集中管理和查阅。更重要的是往往很难找到一个系统完整的资源导航,形成系统的学习路线,方便搜索。
重磅!今天小编在网上“闲逛”的时候发现了一个超级棒的机器学习优质资源分类导航。至少节约大家 50% 的时间。
下面详细给大家介绍一下!
首先,放上这个机器学习优质资源分类导航的网站:
https://madewithml.com/topics/
该网站整理收集了机器学习最佳的资源,并持续更新中。如果你正在寻找当前的热门内容,请查看主页。如果你在没有看到想要的主题,你可以使用顶部的搜索栏来搜索它。
该网站总共收集了 10 大主题内容,分别是:
框架
算法
自然语言处理
机器视觉
综合
概念
数据、模型和训练
全栈
工业
收藏
下面,分别来看一下!
1. 框架
这部分主要收集了一些编程用的框架,例如最常见的 Python、Numpy、TensorFlow 等。点开相应的框架,就会跳转到比较全面的关于该框架的资源。
例如 Python:
除了 Getting started,还有 Tutorials、Toolkits、Research、Recent 等,内容真的太丰富了。
2. 算法
算法部分是比较核心的主题。包含了各个机器学习主要算法和理论,例如:线性代数、最大似然估计(MLE)、线性回归、支持向量机(SVM)、对抗生成网络(GAN)等。每个内容下都包含了丰富的内容。
3. 自然语言处理
自然语言处理包括文本处理、语言建模(LM)、机器翻译(MT)等。
4. 机器视觉
机器视觉主要包括图像识别、物体检测、图像生成、动作识别等。
5. 综合
这部分涵盖的内容比较杂,包括异常检测、时间序列、聚类语音识别等。
6. 概念
这部分主要包括迁移学习、非监督式学习、半监督式学习、强化学习等。
7. 数据、模型和训练
这部分主要包括模型压缩、数据收集、标注、可视化、分布式训练等。
8. 全栈
这部分主要包括 API、Docker、Web Scraping、SQL。
9. 工业
这部分主要包括 AI 应用,例如在健康领域等。
10. 收藏
这部分列举了用于搜索非常有趣的集合的标签列表。
总结
可以不说这是一份超赞的机器学习优质资源的分类导航。工欲善其事必先利其器,这个利器记得收藏哦!
最后,再次放上该分类导航的网站:
https://madewithml.com/topics/
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