LINUX.ORG.RU
ФорумTalks

Покидайте онлайн курсов по machine learning, терверу, статистике data science

 , , , ,


6

4

Всем добра!
Ильич сказал учиться, но не сказал у кого. На курсере и edx навалом курсов по данным поисковым запросам, но процентов 70 из них, судя по всему, нацелены на девятиклассников. Знает кто хорошие, годные, высокоматановые курсы? Хочется чтоб рассказали хорошенько про нейронные сети, hidden markov models, методы Монте-Карло, байесовские сети и прочие подобные вкусные штуки.

★★★

Во-первых, вузовские учебники. Во-вторых, современные статьи по этим темам. Andrew Ng, скажем, очень интересные вещи делает. Чую, тут на лоре скоро его фан-клуб образуется. Просто тот же Deep Learning очень активно пилится прямо сейчас, статьи работающих в этой области куда полезнее выверенной информации в книгах десятилетней давности.

Sadler ★★★ ()
Последнее исправление: Sadler (всего исправлений: 1)

машын лёрнинг, дата сиенс, бигдата

-> shwabrainviter.ru

Не забудь годовой запас смузи, клетчатую дедову рубаху и связанный бабкой шарфик.

svr4 ()
Последнее исправление: svr4 (всего исправлений: 1)

Посмотри ШАД например, туда вроде заочно можно поступить, сомневаюсь в возможности найти что-то лучше.

NeonBones ()

про нейронные сети,

Этим в 1990-е годы у нас на факультете кто-то с кафедры АСВК занимался (ВМК МГУ). Баяковский, вроде? - не помню ...

pacify ★★★★★ ()
Ответ на: комментарий от svr4

Хмм, а какие стереотипы мне придумывать про людей, которые не могут дать ответ на вопрос (не хотят/не нравится вопрос и тд), но все равно зачем-то лезут в топик?

LIKAN ★★★ ()

В общем та же ситуация. Основных курсов пару штук всего, а дальше свободное плаванье по книгам. А вот за идею в ШАД попасть - спасибо!

LIKAN ★★★ ()

покинул эти курсы. Немного грустно от расставания. Что дальше?

stevejobs ★★★★☆ ()
Ответ на: комментарий от Vidal

Ну хз, домашка, все дела. Уровень ответственности выше

ZERG ★★★★★ ()

https://github.com/vinta/awesome-python#restful-api

Machine Learning

Libraries for Machine Learning. See: awesome-machine-learning.

    Crab - A flexible, fast recommender engine.
    gensim - Topic Modelling for Humans.
    hebel - GPU-Accelerated Deep Learning Library in Python.
    NuPIC - Numenta Platform for Intelligent Computing.
    pattern - Web mining module for Python.
    PyBrain - Another Python Machine Learning Library.
    Pylearn2 - A Machine Learning library based on Theano.
    python-recsys - A Python library for implementing a Recommender System.
    scikit-learn - A Python module for machine learning built on top of SciPy.
    pydeep-Deep learning in python
    vowpal_porpoise - A lightweight Python wrapper for Vowpal Wabbit.
    skflow - A simplified interface for TensorFlow mimicking scikit-learn

and https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning#python

pacify ★★★★★ ()
Вы не можете добавлять комментарии в эту тему. Тема перемещена в архив.