Всем привет. Вы знаете, Google безграничен в плане ресурсов.
Но что из этого мне подойдет, а что продвинет меня вперед, надо исследовать. Большую часть времени я трачу на поиск ресурсов и расстановку приоритетов. Я восходящий Дева и все должно быть аккуратно и в порядке. Я поделюсь с вами собственными ресурсами, чтобы вы не заблудились в гугле.
Я начну с машинного обучения, потому что слежу за ним с интересом.
Potcast: Сейчас я предложу вам два поткаста, которые мне нравятся. Я думаю, вам понравится :) Это очень приятно, когда вы в автобусе или за едой.
1.) https://open.spotify.com/show/5M9yZpSyF1jc7uFp2MlhP9?si=0b0cf9202e454ea9 Это руководство по машинному обучению. Он направляет вас во многих отношениях.
2.)https://open.spotify.com/show/02e6PZeIOdpmBGT9THuzwR?si=790d3d9cb1d74b1e Серия, которая приглашает гостя и рассказывает о машине. Вы можете многому научиться у специалистов в этой области.
Книга. На данный момент я использую только практическое машинное обучение. Я думаю, вы дали необходимую информацию. Я сейчас с этой книгой. Он делится своими ресурсами на kaggle, и содержание очень богатое, очень приятное для чтения, я рекомендую его вам. https://www.ussainffga.top/products.aspx?cname=hands+on+with+scikit+learn+and+tensorflow&cid=28
Интеллект-карта: сейчас я поделюсь с вами очень классной ссылкой. Вы знаете, что интеллект-карты — это круто, а машинное обучение — еще лучше, так что теперь представьте, что это комбинация того и другого. о, да. У меня есть это, и теперь я делюсь этим с вами :) Вы должны заплатить мне за то, что я поделился этим с вами. https://github.com/dformoso/machine-learning-mindmap/blob/master/Machine%20Learning%20-%20White%20BG.pdf
Итак, первая часть постов была здесь. Заполните их, и я поделюсь с вами второй частью. Я не предлагал тебе уроки, потому что ты знаешь. Стэнфорд и Гарвард — хороший выбор. Но об этом я могу рассказать в следующем разделе. Не забывайте хлопать..
Хорошо. До встречи на следующей рекомендации ресурса.❤
