掌握机器学习的10个GitHub存储库
掌握机器学习的十个GitHub存储库
掌握机器学习（ML）可能似乎令人不知所措，但凭借正确的资源，它可以更加可行。广泛使用的代码托管平台GitHub是许多有价值的存储库的家园，可以使学习者和从业者在各个级别上受益。在本文中，我们回顾了10个关键的GitHub存储库，这些存储库提供了各种资源，从初学者友好的教程到高级机器学习工具。
1.微软的ML-For-Beginners
存储库： microsoft / ML-For-Beginners
这个全面的12周计划提供了26堂课和52个测验，是初学者的理想起点。它是那些没有机器学习经验的人的起点，并旨在使用Scikit-learn和Python构建核心能力。
每节课都附有补充材料，包括预先和事后测验，书面说明，解决方案，作业和其他资源，以补充实践活动。
2. ML-YouTube-Courses
存储库： dair-ai / ML-YouTube-Courses
这个GitHub存储库是一个精选质量机器学习课程的索引，课程都托管在YouTube上。通过将来自Clatech，斯坦福和麻省理工等机构的各种ML教程，讲座和教育系列的链接收集到一个集中的位置，这个存储库使得有兴趣的学习者更容易找到满足他们需求的基于视频的机器学习内容。
如果您想免费学习和安排自己的时间，这是您唯一需要的存储库。
3.数学机器学习
存储库： mml-book / mml-book.github.io
数学是机器学习的基础，这个存储库是书籍“数学机器学习”的伴随网页。该书激发读者学习机器学习所需的数学概念。作者旨在提供必要的数学技能，以理解高级机器学习技术，而不是涵盖技术本身。
它涵盖了线性代数，解析几何，矩阵分解，向量微积分，概率，分布，连续优化，线性回归，PCA，高斯混合模型和支持向量机。
4. MIT深度学习书
存储库： janishar / mit-deep-learning-book-pdf
深度学习教材是一个全面的资源，旨在帮助学生和从业人员进入机器学习领域，特别是深度学习。该书于2016年出版，提供了在人工智能最近进展中推动的机器学习技术的理论和实践基础。
MIT深度学习书的在线版本现已完整，并将继续在线提供，为AI教育的民主化作出宝贵贡献。
该书深入讨论了各种主题，包括深度前馈网络，正则化，优化算法，卷积网络，序列建模和实用方法。
5.机器学习ZoomCamp
存储库： DataTalksClub /机器学习ZoomCamp
机器学习ZoomCamp是一个为期四个月的免费在线训练营，全面介绍了机器学习工程。对于那些严肃地推进自己职业发展的人来说，这个项目指导学生构建真实世界的机器学习项目，涵盖了回归，分类，评估指标，模型部署，决策树，神经网络，Kubernetes和TensorFlow Serving等基本概念。
在整个过程中，参与者将在深度学习，无服务器模型部署和集成技术等领域获得实践经验。课程的最后两个项目能帮助学生展示他们新开发的技能。
6. 机器学习教程
存储库： ujjwalkarn/Machine-Learning-Tutorials
这个存储库是关于机器学习和深度学习的教程、文章和其他资源的集合。它涵盖了众多主题，如Quora、博客、面试、Kaggle竞赛、速查表、深度学习框架、自然语言处理、计算机视觉、各种机器学习算法和集成技术。
该资源旨在提供理论和实践知识，包括代码示例和使用案例描述。它是一个全面的学习工具，以多角度的方式让学习者接触机器学习领域。
7. 精选机器学习资源
存储库： josephmisiti/awesome-machine-learning
精选机器学习是一个精心策划的机器学习框架、库和软件列表，非常适合那些希望探索该领域不同工具和技术的人。它涵盖了从C++到Go等各种编程语言的工具，进一步划分为计算机视觉、强化学习、神经网络和通用机器学习等各种机器学习类别。
精选机器学习是机器学习从业者和爱好者的全面资源，涵盖了从数据处理和建模到模型部署和产业化的一切。该平台便于对不同选项进行比较，帮助用户找到最适合其特定项目和目标的工具。此外，由于社区的贡献，该存储库始终与各种编程语言中的最新和最优秀的机器学习软件保持更新。
8. 斯坦福CS 229机器学习VIP备忘单
存储库： afshinea/stanford-cs-229-machine-learning
该存储库提供了在斯坦福CS 229课程中涵盖的机器学习概念的精简参考和复习资料。它旨在将所有重要概念简化为VIP备忘单，涵盖监督学习、无监督学习和深度学习等主要主题。该存储库还包含了突出概率、统计学、代数和微积分等前提知识的VIP复习资料。此外，还有一个超级VIP备忘单，将所有这些概念编译成一个终极参考资料，学习者可以随时参考。
通过整合这些关键观点、定义和技术概念，旨在帮助学习者深入理解斯坦福CS 229中的机器学习主题。备忘单将讲座和教材材料中的重要概念总结为技术面试时的精简参考资料。
9. 机器学习面试
存储库： khangich/machine-learning-interview
它提供了全面的学习指南和资源，用于准备主要科技公司如Facebook、Amazon、Apple、Google、Microsoft等的机器学习工程和数据科学面试。
主要涵盖的主题：
- LeetCode问题按类型分类（SQL、编程、统计学）。
- 逻辑回归、K均值、神经网络等机器学习基础知识。
- 从激活函数到循环神经网络的深度学习概念。
- 包括技术债务和机器学习规则的机器学习系统设计。
- 经典机器学习文献阅读。
- Uber的规模扩展和生产环境中的深度学习等机器学习生产挑战。
- 常见机器学习系统设计面试问题，如视频/推荐、欺诈检测。
- YouTube、Instagram推荐的示例解决方案和架构。
这个指南整合了来自Andrew Ng等顶级专家的材料，并包含顶级公司常见的面试问题。旨在提供学习计划，以在各个大型科技公司的机器学习面试中脱颖而出。
10. 精选生产机器学习
存储库： EthicalML/awesome-production-machine-learning
该代码库提供了一个精选的开源库列表，以帮助在生产环境中部署、监控、版本控制、扩展和保护机器学习模型。它涵盖了生产机器学习的各个方面，包括：
- 解释预测和模型
- 隐私保护机器学习
- 模型和数据版本控制
- 模型训练编排
- 模型服务和监控
- AutoML
- 数据流水线
- 数据标注
- 元数据管理
- 计算分布
- 模型序列化
- 优化计算
- 数据流处理
- 异常检测和离群点检测
- 特征存储
- 对抗鲁棒性
- 数据存储优化
- 数据科学笔记本
- 神经搜索
- 以及更多.
结论
无论您是初学者还是经验丰富的机器学习实践者，这些GitHub代码库提供了丰富的知识和资源，深入了解和提升您在机器学习领域的理解和技能。从基础数学到高级技术和实际应用，这些代码库是任何认真学习机器学习的人所必备的工具。
****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan)是一位获得认证的数据科学家，热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作，并在机器学习和数据科学技术方面撰写技术博客。Abid拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是利用图神经网络为患有心理疾病的学生构建一个AI产品。
