Архитектуры на pytorch c построчными комментариями (фактически - описание всего алгоритма реализуемого)

https://nn.labml.ai/

#basics

Рубрика Back to Basics (в которой мы выкладываем хорошие ресурсы для того что бы с начать изучать нейросети)

Плейлист, составленный не кем иным, как @3blue1brown. В серии восхитительно иллюстрированных лекций,
объясняется, как работает прямое и обратное распространение ошибки, градиентный спуск и прочие базовые блоки позволяющие нам обучать нейросети.

Смотреть тут

#basics

Рубрика Back to Basics (в которой мы выкладываем хорошие ресурсы для того что бы с начать изучать нейросети)

Продолжая тему с основами - один из лучших каналов по основам статистики и машинному обучению - https://youtube.com/c/joshstarmer

Автор рассказывает про почти все практические области, с которыми сталкивается начинающий data scientist.

Акцент в примерах и темах смещен в сторону биологии, так как автор биостатистик. Однако каких-то дополнительных требований это не добавляет.

У автора одно из самых понятных объяснений идей bootstrapping (используется в случайном лесе, является вдохновителем dropout и тд). Очень понятно поясняются и другие базовые темы - SVM, PCA, tSNE. Также очень понятное (местами до скуки;( ) объяснение идей градиентного бустинга и xgboost.

У автора, как и у всех,случаются ляпы, но они очень редки и он оперативно отвечает и правит их в следующих версиях.

#basics