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취지
This repository is intended for personal study in machine-learning
머신러닝 분야를 스스로 스터디 하는 많은 분들께 도움이 되고자 작성하였습니다.
온라인 상에서 좋은 분들이 공유해 주신 Lecture와 Blog를 참고하여 스터디 하실 수 있습니다.
직접 들은 강의는 코멘트하였으나, 지극히 개인적인 의견이 반영 되었습니다.
Video 강좌는 제가 개인적으로 생각하는 순차적 학습 단계 입니다. 물론, 난이도와도 연관이 있습니다.
파이썬 (Python), 데이터분석 (Pandas, Numpy), 시각화 (Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Folium)
- 전자책으로 함께보는 파이썬(Python) 강의 몰아보기 - 테디노트
- 생애 첫 코딩 - 파이썬 (김정욱)
- 코딩 학원을 운영하고 있는 김정욱 대표의 파이썬 입문 강좌 (3시간). 라이트 과정은 무료로 제공하고 있습니다.
- 파이썬 강좌 코딩 기초 강의 Python | 김왼손의 왼손코딩
- 딥러닝을 위한 파이썬 - 신경식님
- NumPy(넘파이) 기본 - T아카데미
- 한 방으로 끝내는 판다스(Pandas) - 테디노트
- Pandas 기본기 다지기 - T아카데미
- Pandas로 하는 시계열 데이터분석 - T아카데미
- 입문자를 위한 파이썬 기초 따라잡기 - 재즐보프
- 파이썬 데이터 시각화 튜토리얼 - 재즐보프
수학 (Mathmatics) & 통계 (Statistics)
- 선형대수 기초 - 3Blue1Brown
- Mathematical Monk Youtube(영문)
- 딥러닝에 관련된 수학을 굉장히 쉽게 풀어놓은 유튜브.
- 딥러닝을 위한 선형대수학 - 올바른 수학교육 연구소
- 딥러닝 수학 강의 - 모두의연구소 Chanwoo Timothy Lee 님
- 직접 손글씨로 딥러닝 수학의 원리를 이해하는데 도움이 되는 강의
머신러닝 (Machine Learning) & 딥러닝 (Deep Learning)
- Best of ML Python
- 무려 840개의 오픈소스 ML 프로젝트 깃헙을 모아놓은 저장소! 꼭 살펴보시길!
- Machine Learning with Python
- 다양한 머신러닝 테크닉을 커버하는 튜토리얼 Jupyter Notebook을 모아놓은 GitHub!
- Scikit Learn 공식 홈페이지 튜토리얼
- 사이킷런(Scikit Learn)을 활용한 데이터 분석 파이프라인 학습 및 머신러닝 라이브러리 활용
- 유튜브 튜토리얼(freeCodeCamp.org): https://www.youtube.com/watch?v=pqNCD_5r0IU
- Machine Learning by coursera - Andrew Ng
- 머신러닝을 처음 접하는 사람들을 위한 입문용 강좌. 무려 거장이신 Andrew Ng 교수님이 쉽게 설명해 주는 강의를 들을 수 있음.
- 밑바닥부터 시작하는 머신러닝 - 최성철 교수님(TEAMLAB)
- 머신러닝 스터디에 본격적으로 들어가기에 앞서 "데이터 과학을 위한 파이썬 입문" 추천. 다만 강의는 인프런에서 유료 (3만 3천원), 유튜브에서도 청취가능
- 모두를 위한 딥러닝 시즌 1 (Tensorflow) - 김성훈 교수님
- 입문용으로 최고의 강의임. tensorflow와 익숙하지 않아도 예제를 보면서 차근 차근 따라할 수 있음.
- 고등학교 수학만 알면 따라할 수 있는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 - 바람님
- 바람님께서 유튜브 채널에 공개한 딥러닝 오픈 강의. 입문자도 이해하기 쉽게 설명.
- 딥러닝 홀로서기 - Idea Factory KAIST
- 입문용으로 딥러닝에 대한 전반적인 이해를 위한 강의. 강의별 코드도 제공
- CS231n (영문) - Stanford
- 영어로 진행되는 강좌. 영어가 익숙하다면 제일 먼저 이 강의를 듣고 개념을 정리하는 것을 추천.
- CS329S: Machine Learning Systems Design (Winter 2021)
- 스탠포드 CS 329S 강의 실라버스. 강의 슬라이드와 노트가 공개되어 있다.
- 강의영상 링크(유튜브)
- 캐글실습으로 배우는 데이터사이언스 - 오늘코드
- 입문자를 위하여 이해하기 쉽게 설명해주는 강의이며, 캐글을 경험하지 못한 분들은 입문용 강의로 추천.
- 청와대 국민청원 데이터로 파이썬 자연어처리 입문하기 - 오늘코드
- Deep Learning by GOOGLE - Udacity
- 평균 1분 내외의 굉장히 짤막한 강의로 이루어져 있음. 어느 정도 중급 단계에서 실전 코딩을 해보기 위하여 듣는 것을 추천 (Assignment를 완료해 보는 것을 추천)
- DEEP LEARNING, Spring 2020 - NYU CENTER FOR DATA SCIENCE
- 딥러닝의 거장 얀 르쿤 교수님과 Alfredo Canziani 의 딥러닝 강의. 슬랑이드와 렉쳐를 제공하며, 한국어 자막은 진행중입니다.
- 테리의 딥러닝 토크
- 딥러닝에 대한 강좌라기 보다는 보다 재밌게 에피소드 별/ 카테고리 별로 짧고 쉽게 설명해 주시는 강의. 지루하지 않고 재밌게 들을 수 있으며, 알기 쉽게 설명해 주는 것이 포인트 (개념 정리용).
- TensorFlow2 강의 - Shin's Lab
- 깔끔한 설명과 수학에 대한 친절한 설명까지 곁들여진 강의. 강의자의 전달력이 좋고, 코드 설명과 더불어 논문에 대한 내용도 다룬다.
- Pytorch Zero To All (영문) - 김성훈 교수님
- 모두를 위한 RL강좌 - 김성훈 교수님
- 논문으로 시작하는 딥러닝 - 최성준님
- PyTorch 튜토리얼 (한글)
- PyTorch 웹사이트에서 제공하는 공식 튜토리얼의 한글 번역 버전
국가 공인 자격증
- 캐글로 함께하는 빅데이터 분석기사 - 김태헌님
- 빅데이터 분석기사 실전 문제를 캐글에 꾸준히 업데이트 해주고 계시고, 캐글 노트북 커널과 강의를 함께 보실 수 있습니다.
- 수학 (Mathmatics)
- 통계 (Statistics)
- 머신러닝 (Machine Learning)
- 딥러닝 (Deep Learning)
- 최적화 & AutoML (Optimization-AutoML)
- 메타러닝 (Meta Learning)
- 액티브러닝 (Active Learning)
- 연합학습 (Federated learning)
- 시각화 (Visualization)
- 캐글 & 데이콘
- 블로그 (Blogs)
- 깃헙 저장소 (GitHub)
- 웹사이트 (Web Sites)
- 위키독스 (Wiki Docs)
- 유튜브 채널 (YouTube Channel)
- 논문 읽기 (YouTube)
- 데이터 사이언티스트 스토리 (Data Scientist Story)
- 페이스북 그룹 (Facebook Groups)
- 라이브러리 (Library)
- 오픈데이터
- 텐서플로우 자격증
- 빅데이터 분석기사
- 기타
-
기초
-
미분
-
유사도
-
선형대수
-
기타
- 그래핑 계산기 - Desmos
- 그래픽 계산기로 수학 공식을 그래프로 웹상에서 그려서 시각화해 줍니다.
- 그래핑 계산기 - Desmos
- 통계 종합
- 손으로 푸는 확률분포 - 통계의 본질 EOStatistics
- 입문자 혹은 통계학을 처음 접해보는 분들에게 적극 추천하는 강의목록 입니다. 매우 쉽게 설명되어 있고, 통계학의 기본 내용을 전반적으로 모두 다룹니다.
- 경영통계분석 - 이상철 교수님
- 통계학 입문자에게 듣기 굉장히 편하며, 입문자들도 알아듣기 쉽게 설명해 주시는 강의 입니다.
- 제대로 시작하는 기초 통계학 - 노경섭님
- 통계 공식과 개념들 한번에 총정리 해드립니다. (이산확률분포, 이항분포, 연속확률분포, 확률밀도함수, 표준정규분포, 표준화공식, 임의추출, 표본평균, 통계적추정, 모평균의추정) - 알고리즘성남학원
- 손으로 푸는 확률분포 - 통계의 본질 EOStatistics
- p-value
- 가설
- 분포
- 추정, 신뢰구간
- 베이즈 이론
- 푸리에 변환
- 경험적 모드 분해
- AR, MA, ARMA, ARIMA
-
경사하강법 (Gradient Descent)
-
오차 역전파 (Back Propagation)
-
손실 함수 (Loss Functions)
-
선형회귀 (Linear Regression)
- 최소제곱법 증명 - 테디노트
- Least Squares Estimators 증명 - jbstatistics
- 최소자승법 - Least Squares Criterion Part 1 - patrickJMT
- 최소자승법 - Least Squares Criterion Part 2 - patrickJMT
- 머신러닝의 기초 - 선형 회귀 한 번에 제대로 이해하기 (30분만 투자해봐요!) - 동빈나
- 회귀분석 증명 - 최소자승법(Least Square Method)으로 모수 추정하기 - Data Scientist이지영님
- Linear Regression(선형회귀) 이해하기 - 허민석님
- 선형과 비선형의 차이 - 허민석님
- 머신러닝/딥러닝 수학 입문 5강 - 회귀분석 (Regression) | T아카데미
-
Norm (L1 & L2)
-
Lasso, Ridge, ElasticNet
-
Support Vector Machine (SVM)
-
KNN (K-Nearest Neighbors)
-
로지스틱 회귀(Logistic Regression)
-
의사결정나무(Decision Tree)
-
차원축소
-
군집 (Clustering)
-
개요
-
Convolution Neural Networks (CNN)
-
Recurrent Neural Networks (RNN) -
생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network)
- 1시간만에 GAN 완전 정복하기 - 네이버 D2
- GAN: Generative Adversarial Networks (꼼꼼한 딥러닝 논문 리뷰와 코드 실습) - 동빈나님
- Basic of GAN - 딥러닝 홀로서기 by Idea Factory KAIST
- DC GAN - 딥러닝 홀로서기 by Idea Factory KAIST
- DC GAN 논문 이해하기 - YBIGTA
- Finding connections among images using CycleGAN - naver d2
- 머신러닝/딥러닝 강의 - 016 CycleGAN 한방에 끝내기 - hanyoseob님
-
강화학습 (Reinforcement Learning)
-
컴퓨터 비전 (Computer Vision)
-
자연어 처리 (Natural Language Processing)
- 딥러닝을 이용한 자연어 처리 - 조경현 교수님
- Stanford - Natural Language Processing with Deep Learning
- 트랜스포머(어텐션 이즈 올 유 니드) - 허민석님
- Transformer: Attention Is All You Need (꼼꼼한 딥러닝 논문 리뷰와 코드 실습) - 동빈나님
- (CS231n 한글설명) Attention - 송교석님
- 시퀀스 투 시퀀스 + 어텐션 모델 - 허민석님
- Seq2Seq: Sequence to Sequence Learning with Neural Networks - 동빈나님
- 자연어 언어모델 "BERT"
- 자연어 처리 특강 - 텐초
- 자연어 처리를 위한 딥러닝 알고리즘, 워드 임베딩(Word2Vec, TF-IDF), BERT, GPT
-
음성인식 (Speech Recognition)
-
기타
- Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning
- Andrew Ng 교수님이 직접 진행하는 DNN 개선을 위한 아이디어. 딥러닝 모델의 세부 내용을 더욱 자세히 이해하고 싶다면 꼭 들어보는 것을 추천.
- Why Does Batch Norm Work? (Batch Norm이 좋은 이유) - Andrew Ng교수님
- Adam Optimization Algorithm - Andrew Ng교수님
- Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning
- 유전 알고리즘 기반
- 베이지안 기반
- 하이퍼밴드 기반
- Neural Architecture Search
- Bokeh
- 파이프라인
- Azure 머신러닝
- 데이터베이스
- 페이스북 Prophet
Hello Kaggle!
- Hello Kaggle! - stevekwon211 님
- 캐글에 대한 소개, 컨트리부터 되기, 대회 진행하는 법, 데이터셋, API 등이 설명되어 있는 문서
- 인공지능 분야 천상계 대한민국 단 4명 뿐인 캐글 그랜드 마스터 인터뷰
- 이유한 님 인터뷰 with 조코딩님
- 학부 문과생이 세계 랭킹 24위 캐글 그랜드 마스터가 되기까지 - Upstage
- 문과생 캐글 그랜드마스터 동기부여 뿜뿜 해주는 영상
Kaggle Tutorial | PyTorch Basic
- Pytorch Tutorial for Deep Learning Lovers ,DATAI
- 파이토치 기본 사용법(Tensor 연산)부터 선형회귀, 로지스틱회귀, ANN, CNN 까지
- Conditional Generative Adversarial Network ,Arpan Dhatt
- CGAN(Conditional GAN) 구조 이해 및 MNIST 데이터를 활용한 모델링 실습
- Pytorch Animal Face Classification - CNNs, Mehmet -lauda- Tekman
- AFHQ(동물 얼굴 이미지)를 활용한 딥러닝 분류 모델링 실습
- Overview of Basic GAN Architecture - Seungwon Song
- MNIST(1~9숫자데이터)를 활용한 딥러닝 이미지 생성기 구현
- Generate Fashion Images with Conditional GAN - Seungwon Song
- Fashion MNIST(그래픽 의류이미지)를 활용한 조건부(Conditional) 딥러닝 이미지 생성기 구현
Kaggle Tutorial | Image/Object Detection
- [Train] SIIM COVID-19 Detection: 🔥FasterRCNN🔥 - Heroseo
- 폐 X-ray를 통한 코로나 감지
- Yolo v3 Object Detection in Tensorflow - heartkilla
- Tensorflow, Yolo v3를 활용한 객체 탐지 솔루션
- SIIM COVID-19 Detection 🔱 10+Step Tutorial (1) - Seungwon Song
- 코로나 판별을 위한 Feature Engineering과 Image Detection
Kaggle Tutorial | Natural Language Processing
- Beginner to Intermediate Natural Language Processing Guide - NowYSM
- sklearn + logistic Regression을 활용한 감성분석(긍/부정 표현 판별)
- Deep Learning NLP Quora Solutions - NowYSM
- 딥러닝(Keras)을 활용한 악성(사회적으로 문제가 될 수 있는, 질이 나쁜) 질문 판별
- NLP Quick Start for Newbie😁 with 9steps - Seungwon Song
- 재난 트위터를 활용한 가짜 뉴스 판별기 구현
Kaggle Tutorial | R Machine Learning
- Getting staRted in R: First Steps - Rachael Tatman
- r 기본 사용법 이해
- Getting staRted in R: Load Data Into R - Rachael Tatman
- r로 데이터를 다루는 방법
- Getting staRted in R: Summarize Data - Rachael Tatman
파이프(%>%)문법 이해, 데이터 집계 및 요약
- Getting staRted in R: Graphing Data - Rachael Tatman
ggplot2라이브러리 사용법 및 시각화 기법 이해
- Welcome to Data Science in R - Rachael Tatman
modelr라이브러리를 활용한 머신러닝, 의사결정트리 이해
정형데이터
- 정형데이터 분석 노하우 - T아카데미
- 캐글, 데이콘 대회 (정형 데이터) 분석 노하우, 접근 방법에 대한 강의
강연
노트북
입문 (For Beginners)
- Titanic: Machine Learning from Disaster
- 타이타닉 생존자 예측 대회. 사망/생존자 분류 대회
- Bike Sharing Demand
- 자전거 수요 예측 대회. 수요를 예측하는 회귀예측(regression) 대회
- Home Credit Default Risk
- 신용 불량에 대한 리스크 예측 대회 (ROC-AUC)
- House Prices: Advanced Regression Technique
- 집값 예측 대회 (회귀 예측)
비전 (Vision)
- Digit Recognizer
- Facial Keypoints Detection
- Dogs vs. Cats
- Right Whale Recognition
- Intel & MobileODT Cervical Cancer Screening
시계열 (Time Series)
- Web Traffic Time Series Forecasting
- Recruit Restaurant Visitor Forecasting
- Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting
- Rossmann Store Sales < 9E81 /ul>
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- 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 블로그
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- 통계 관련 지식이 잘 정리되어 있는 블로그
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- 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝 학습자라면 꼭 한번 씩은 가본 웹사이트. 노트북 정리가 잘 되어 있다. 운영자님께서 수학 강의도 하신다.
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- 머신러닝, 딥러닝에 꼭 필요한 수학을 정리한 블로그
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- 설명이 굳이 필요하지 않음. 텐서플로우를 다룬다면 모를리 없는 박해선님의 블로그. 좋은 책 번역을 많이 해주신다.
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- 김성훈 교수님의 "모두를 위한 딥러닝 시즌 1" 강좌별 정리가 되어 있는 블로그
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- 시각화에 대한 내용이 굉장히 정리가 잘 되어있는 블로그
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- 연구 내용 중심의 데이터 사이언스 관련 블로그. 전문적인 내용이 많이 게재되어 있는 곳.
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Google - Tensorflow Get Started (영문)
- Google의 공식 document 사이트 이며, Tensorflow 의 기본 구현 방법 튜토리얼
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- 자연어 처리 분야 뿐만 아니라, 다른 딥러닝 관련 글도 퀄리티가 높다. 다만, 이해에 조금 어려운 부분도 있다.
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- 수준 높은 논문을 정리한 글들이 많다. 논문 스터디에 대하여 요약된 글도 좋다.
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매주 한편씩 글을 작성하는 자연어처리 블로그 - 위클리 NLP
- 매주 한 편씩 자연어처리 관련 블로그 글을 게재하며, 퀄리터 또한 우수하다.
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- 한국어 임베딩 도서 튜토리얼 페이지. 한국어 자연어처리에 관심있는 분들은 한 번쯤 보시길.
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- 추천 시스템 알고리즘 트렌드에 대하여 자세히 정리된 블로그
- 스탠포드 강의 한글 번역 repo - AIKorea.org
- 스탠포드 강의 요약본을 한글로 번역한 github repo.
- Machine Learning with Python
- 다양한 머신러닝 테크닉을 커버하는 튜토리얼 Jupyter Notebook을 모아놓은 GitHub!
- pytorch-tutorial
- 10,000개 이상의 스타를 받은 PyTorch 튜토리얼 깃헙.
- Deep Learning (with PyTorch) by Atcold
- pytorch를 활용한 튜토리얼 ipynb 노트북이 잘 정리된 튜토리얼 깃헙
- TensorFlow Example Source Code
- 텐서플로우 공식 깃헙(한글)
- 텐서플로우 공식 운영중인 깃헙이며, 튜토리얼과 가이드가 있습니다.
- 최성준님의 깃헙
- tensorflow를 활용한 많은 튜토리얼이 있음.
- Tensorflow2.0 Tutorial - 허민석님
- 허민석님이 진행하는 유튜브 TensorFlow 2.0 강의와 실습자료가 있는 깃헙.
- Learning Python A.I Framework - jjerry-k
- Tensorflow, PyTorch, MxNet으로 기본 모델부터 다양한 ImageNet 등등이 구현되어 정리되어 있는 깃헙.
- Best of ML Python
- 무려 840개의 오픈소스 ML 프로젝트 깃헙을 모아놓은 저장소
- 김성훈 교수님 - Deep Learning Zero To All
- 김성훈 교수님 유튜브 강의 (밑바닥부터 시작하는 딥러닝) 깃헙.
- deepLearningOpenLecture - 바람님
- 유튜브 채널 바람님의 딥러닝 강의 실습 파일 깃헙.
- 한국어 임베딩 깃험
- 한국어 임베딩 도서에 관한 자료를 받아볼 수 있는 깃헙. 데이터 셋을 다운로드 받을 수 있습니다.
- 텐서플로2와 머신러닝으로 시작하는 자연어처리
- 최근 발간된 텐서플로2와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리 서적에 대한 샘플 코드가 수록되어 있는 깃헙.
- 자연어 처리 실무 깃헙 - 김웅곤님
- BERT, Transformer등 실무 코딩을 다룹니다. (colab 파일 제공)
- 국민은행 - KB-ALBERT-KO
- 국민은행에서 공개한 한글 ALBERT 모델
- 카카오 Khaiii 형태소 분석기
- 카카오에서 개발한 형태소 분석기 (Khaiii) 공식 깃헙
- 한글 자연어처리 기법 모음
- 직접 실행해 볼 수 있는 Colab 파일입니다. 각 종 한글 데이터 전처리 기법들을 모아 놓았습니다.
- Text Analysis - 고려대 DSBA 강필성 교수님
- 강의 슬라이드와 교안까지 깔끔하게 정리되어 있는 깃헙. 쉽고 템포를 천천히 강의해 주시기 때문에 듣기 편하고 이해가 비교적 쉽습니다.
- TTS - mozilla
- Deep learning for Text to Speech. Advanced Text-to-Speech generation 깃헙.
- 자연어처리 종합선물세트 aka.뽀로로 - 카카오브레인
- PORORO: Platform Of neuRal mOdels for natuRal language prOcessing. 딥러닝 기반 자연어처리 all-in-one. 일단 무조건 한 번 써보는 것을 추천!
- Vision 처리 관련 튜토리얼 깃헙
- Computer Vision 관련 처리와 OpenCV 관련 튜토리얼이 저장된 깃헙
- 생체신호처리 관련 튜토리얼 깃헙
- 뇌전도(EEG), 심전도(ECG), 근전도(EMG)에 관련된 신호 처리 튜토리얼이 저장된 깃헙
- Keras GAN
- Keras를 활용한 GAN구현
- Keras-DCGAN
- DCGAN에 대한 Tutorial
- Keras-WGAN
- 미술관에 GAN 딥러닝
- GAN에 관련된 번역 서적 실습용 GitHub repo 입니다. 다양한 예제들이 보기 쉽게 제공됩니다.
- Gan ZOO
- GAN에 관한 사실상 거의 모든 논문이 정리된 깃헙
- terryum - awesome-deep-learning-papers
- 딥러닝 관련 논문을 매우 잘 정리해 놓은 깃헙
- 파이썬 코딩의 기술 (Effective Python) - 길벗출판사
- 파이썬을 배우기 위한 서적 연습문제 및 예제 소스코드 제공
- Pandas, Numpy, Visualization - Python Data Science Handbook 튜토리얼
- Python Data Science Handbook 튜토리얼이 잘 정리된 colab. Pandas, Numpy, Visualization관련된 실습을 진행할 수 있습니다.
- Python Data Science Handbook
- (도마뱀책) Python Data Science Handbook 깃헙. 깃헙 스타 28K 이상.
- 모두의 딥러닝 개정2판 - 길벗출판사
- 모두의 딥러닝 연습문제 및 예제 소스코드 제공
- 머신러닝을 다루는 기술 with 파이썬, 사이킷런 (2020)
- 서적의 연습문제 및 예제 소스코드 제공
- 핸즈온 머신러닝
- 핸즈온 머신러닝 서적의 예제 및 소스코드 제공
- 파이썬 머신러닝 완벽가이드
- 권철민님의 파이썬 머신러닝 완벽가이드 깃헙. 인프런에서 강의와 서적을 함께 보면 좋은 깃헙.
- Reinforcement Learning-2ndEdition by Sutton Exercise Solutions
- Reinforcement Learning 2nd Edition (Original Book by Richard S. Sutton,Andrew G. Barto) 풀이코드 깃헙.
- 파이썬 딥러닝 텐서플로
- 정보문화사에서 출판한 파이썬 딥러닝 텐서플로 (2021) 깃헙. 서적에 대한 예제 코드가 수록되어 있음.
- 데이콘 경진대회 1등 솔루션
- 위키북스 - 데이콘 경진대회 1등 솔루션 서적의 예제 코드 깃헙.
- 머신러닝 용어집
- 머신러닝 용어들이 정리되어 있는 구글 developer 사이트.
- pandas tutorial
- 판다스 튜토리얼 (주요 api 위주로 진행하는 튜토리얼)
- 20 minutes to matplotlib
- 20분안에 빠르게 훓어보는 matplotlib (주요 api 위주로 진행하는 튜토리얼)
- 각 종 CheatSheet 모음
- python, pandas, numpy, matplotlib, seaborn 등등 각종 CheatSheet 모음집
- Paper With Code
- 논문과 관련된 깃허브 저장소를 동시에 제공합니다.
- Codetorial
- numpy, matpoltlib, tensorflow 뿐만 아니라 파이썬에서 많이 사용되는 라이브러리들에 대한 튜토리얼들이 정리되어 있습니다.
- Keras Examples
- 케라서 공식 도큐먼트에서 제공되는 example 예제 모음. 300줄 이하의 코드로 구성되어 있으며, 다양한 기본 예제들이 있다.
- 자연어처리 100제
- 자연어 처리 관련된 문제 100제를 풀어보는 사이트
- 자연어(NLP) 처리 기초 정리
- Machine Learning Mastery(영문)
- 머신 러닝 개념을 파이썬 코드를 통해 직접 구현해 볼 수 있습니다. 제공해 주는 Python 코드 예제가 좋습니다.
- Deep Note
- Jupyter Notebook에 도전장을 내미는 데이터 사이언스 Notebook. 궁금하신 분들은 사용해 보시길!
- OpenAI Spinning Up
- OpenAI의 강화 학습 교육 자료
- GUI for TensorFlow
- GUI로 텐서플로우 모델 만들기
- arXiv - 논문저장소
- 논문 저장소. 인공지능, 프로그래밍 등 거의 모든 논문을 찾아볼 수 있다.
- arXiv sanity
- 일정 기간동안 원하는 주제에 대한 인기 있는 arXiv 논문을 볼 수 있다.
- PyTorch 입문코스 5개
- 마이크로소프트 Learn. 파이토치 기초, 파이토치를 사용한 이미지/자연어/오디오
- PyTorch 튜토리얼 (한글)
- PyTorch 웹사이트에서 제공하는 공식 튜토리얼의 한글 번역 버전
- Dive into Deep Learning
- 코드, 수학, 토론이 함께하는 대화형 딥러닝 학습서라고 나와있으며, 강력 추천 하고 다만, 한글 번역은 완벽하지 않음. 꼭 한번 살펴 보시길!
- 점프 투 파이썬
- 파이썬을 책으로 배우고 싶다면!
- 초보자를 위한 파이썬 300제
- 파이썬 기초 문법에 대한 300제 수록.
- Machine Learning 강의노트
- Andrew Ng 교수님의 강의내용을 정리한 노트. 정말 잘 정리되어 있음.
- PyTorch로 시작하는 딥 러닝 입문
- PyTorch를 위키독스로 배우고 싶다면
- 딥러닝을 이용한 자연어 처리 입문
- 자연어 처리 위키독스 (텐서플로우).
- 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 심화
- 조경현 교수님의 강의를 정리한 노트.
- 파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩
- 증권사 연동 API를 활용한 트레이딩을 가능하게 해주는 파이썬 Wiki!
- 빅데이터 - 하둡, 하이브로 시작하기
- 하둡, 하이브에 대한 내용 수록
- 빅데이터 - 스칼라(scala), 스파크(spark)로 시작하기
- 스칼라, 스파크를 배우고 싶다면
- SKPlanet TAcademy
- 인공지능 강의 뿐만아니라 테크 분야의 다양한 분야의 정말 좋은 강의를 무료로 제공합니다.
- 빵형의 개발도상국
- 재미난 인공지능을 활용한 다양한 프로젝트를 진행해보고 풀이까지 쉽게 제공.
- 한요섭님 - 딥러닝
- 논문에 대한 리뷰, 구현까지 쉽게 설명해주시는 강의형 영상이 있습니다.
- 이유한님 - 캐글
- 캐글 커널 리뷰와 다양한 캐글 팁들을 알려주시는 영상으로 구성되어 있는 채널.
- 허민석님 - Minsuk Heo
- 딥러닝 관련 영상들이 많이 게재되어 있으며, 깔끔한 PPT와 쉽고 간결한 설명의 강의 영상들이 많다.
- 공돌이의 수학정리노트
- 공돌이의 수학정리노트 블로그에 이은, 쉽게 설명하는 수학 강의 영상 채널.
- 혁펜하임
- 머신러닝, 딥러닝 관련 강의를 재밌고, 이해 하기 쉽게 설명하는 유튜브 채널.
- 퇴근후딴짓
- 캐글 튜토리얼과 다양한 머신러닝 툴에 대해서도 다룹니다. 차분하게 배워볼 수 있는 유튜브 채널.
- 테디노트
- 텐서플로우 관련 영상들이 주를 이룹니다. 데이터 분석, 머신러닝, 그리고 딥러닝 주제를 다루는 유튜브 채널.
- StatQuest with Josh Starmer
- 머신러닝의 배경이 되는 통계학을 그림과 함께 쉽고 간결하게 설명해 주는 채널.
- Venelin Valkov
- 머신러닝을 활용한 예제 및 정보를 소개해주는 채널
- sentdex
- 머신러닝을 활용한 프로젝트 및 강좌 채널
- 통계의 본질 EOStatistics
- 통계의 이론 강의가 쉽게 설명되어 있는 유튜브 채널. 특히, 손으로 푸는 통계 강의 목록이 초심자에게는 매우 이해하기 쉽게 설명되어 있다.
- Upstage
- 김성훈 교수님, 이활석님, 박은정님께서 창업하신 인공지능(AI) 전문기업 업스테이지의 유튜브 채널. 입문자를 위한 캐글 관련 영상들이 게재되어 있고, 그 밖에 유용한 정보들도 있다.
- AI프렌즈
- 인공지능 기술을 공유하는 산-학-연 중심의 비영리 연구모임. 유튜브 라이브로 게스트를 초청하여 약 2시간 분량의 발표를 진행 / 녹화하여 공유하고 있다.
- 머신러닝, 딥러닝, 빅데이터가 도대체 뭐야? ft. 스탠포드 박사 - 코딩하는 테크보이 워니
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- TensorFlow Korea
- 텐서플로우 코리아
- PyTorch KR
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- 캐글 코리아
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- 하이퍼밴드 및 베이지안-하이퍼밴드 기반 파라미터 최적화 라이브러리
- Papers with Code|Datasets
- 공공데이터포털
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- 정부지원 AI 관련 데이터, 소프트웨어, 컴퓨팅 자원지원, 경진대회 등이 존재하는 플랫폼
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- 오픈데이터를 모아 놓은 깃헙
- VisualData - Vision 관련 데이터셋
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- Korpora: Korean Corpora Archives - 한글 자연어처리 관련 데이터셋
- KorQuAD2.0 - 한글 질문답변 데이터셋
- 5AB6 두의말뭉치 - 국립국어원
- Microsoft Azure Dataset
- PhysioNet 의료 오픈데이터셋
- 빅데이터 분석기사 실기(캐글) - KIM TAE HEON
- 캐글에서 빅데이터 분석기사 실기 문제를 모의고사 형태로 풀어볼 수 있음
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