Бесплатные ресурсы по ключевым темам ML

Делимся подборками материалов для тех, кто только начинает свой путь в машинном обучении или готовится к техническому собеседованию. Линейные модели, NLP, ML в бизнесе и компьютерное зрение — каждая статья закрывает одну тему. 

Внутри вы найдёте полноценные курсы, которые знакомят с ML с нуля, а также видеолекции, иллюстрированные гайды и статьи от практикующих инженеров. Все материалы собирал старший датасаентист и наставник курса «Специалист по Data Science» Данила Ляпин.

Линейные модели в машинном обучении. Один из первых классов алгоритмов, с которым знакомятся в ML. В статье вы найдёте материалы о самих линейных моделях, о метриках качества классификации и регрессии, а также о типичных проблемах: дисбалансе классов и мультиколлинеарности.

Машинное обучение для работы с текстами. Эта подборка материалов по обработке естественного языка охватывает путь от базовых концепций NLP до трансформеров и BERT. Включает полноценные курсы, иллюстрированные гайды, видеолекции и статьи.

Машинное обучение в бизнесе. Подборка посвящена A/B-тестированию, бутстрапу, кросс-валидации и ансамблевым методам — эти четыре темы образуют ядро практического Data Science. Здесь есть материалы и для специалистов с опытом, и для абсолютных новичков.

Компьютерное зрение и обучение нейросетей. Включает материалы о свёрточных сетях, паддинге и страйде, YOLO, а также практические руководства. Здесь вы найдёте культовый курс от Стэнфорда, видеолекции, туториалы и статьи.

Если пока не актуально, сохраняйте в закладки — возможно, пригодится в будущем.