Проект "ML System Design: 450 Примеров для Изучения" представляет собой обширную базу, содержащую описания систем машинного обучения более чем от 100 компаний, включая таких гигантов, как Netflix и Slack.

Вы можете исследовать базу данных, применяя фильтры по отраслям или направлениям машинного обучения, чтобы найти нужные примеры

⛓ Ссылка: тык

👉 @DataSciencegx | #ресурсы

Вкатываемся в Machine Learning с нуля за ноль рублей: что, где, в какой последовательности изучить

📖 Читать: ссылка

👉 @DataSciencegx | #cтатья

Курс по машинному обучению

Этот курс представляет собой всестороннее введение в машинное обучение, охватывая как теоретические основы, так и практические аспекты

📹 Cмотреть курс: YouTube

👉 @DataSciencegx | #курсы

Data Science в действии

Автор: Апельцин Леонард
Год: 2023

📂 Скачать книгу

👉 @DataSciencegx | #книги

Два сапога — пара, а три — уже community: как алгоритмы на графах помогают собирать группы товаров

📖 Читать: ссылка

👉 @DataSciencegx | #cтатья

Репозиторий, в котором перечислены потенциальные источники, которые помогут вам в подготовке к собеседованию по Data Science/Machine Learning. Часто добавляются новые ресурсы

⛓ Ссылка: тык

👉 @DataSciencegx | #ресурсы

Машинное обучение для абсолютных новичков. Вводный курс, изложенный простым языком

Автор: Оливер Теобальд
Год: 2024

📂 Скачать книгу

👉 @DataSciencegx | #книги

Что не так с вашим кодом, сгенерированным большими языковыми моделями?

📖 Читать: ссылка

👉 @DataSciencegx | #cтатья

Полезный открытый учебник по Machine Learning

Здесь собрана коллекция задачек о нейросетях, параллельно даётся необходимая теория с объяснением
Очень годно, рекомендую

Что внутри?
├╼ всего лишь функция
├╼ градиентный спуск
├╼ алгоритм обратного распространения ошибки
├╼ что выплёвывает нейросеть
├╼ свёрточные сети
├╼ нейросети – конструктор LEGO
├╼ рекуррентные сети
╰╼ матричное дифференцирование

⛓ Ссылка: тык

👉 @DataSciencegx | #ресурсы