Machine Learning Study 혼자 해보기
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기여자 (Contributors) Teddy Lee |
HongJaeKwon |
Seungwoo Han |
Tae Heon Kim |
Steve Kwon |
SW Song |
K1A2 |
Wooil Jeong |
더 많은 분들이 도움을 받으실 수 있도록, 좋은 공유 자료에 대하여 Pull Request를 날려주세요!
지식공유 (Knowledge Sharings)
블로그, 유튜브를 통해 지식공유를 실천하고 있습니다.
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.
동영상 강의 묶음, 재생목록 (Video Lectures)
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.
주제별 (By Subjects)
- 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
수학 (Mathmatics)
-
기초
-
미분
-
유사도
-
선형대수
-
기타
- 그래핑 계산기 - Desmos
- 그래픽 계산기로 수학 공식을 그래프로 웹상에서 그려서 시각화해 줍니다.
- 그래핑 계산기 - Desmos
통계 (Statistics)
- 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
머신러닝 (Machine Learning)
-
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)
딥러닝 (Deep Learning)
-
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
최적화 & AutoML (Optimization & AutoML)
- 유전 알고리즘 기반
- 베이지안 기반
- 하이퍼밴드 기반
- Neural Architecture Search
메타러닝 (Meta Learning)
액티브러닝 (Active Learning)
연합학습 (Federated Learning)
시각화 (Visualization)
- Bokeh
기타 (Others)
- 파이프라인
- Azure 머신러닝
- 데이터베이스
- 페이스북 Prophet
캐글 & 데이콘
캐글이 처음이라면?
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
ggplot2
라이브러리 사용법 및 시각화 기법 이해
- Welcome to Data Science in R - Rachael Tatman
modelr
라이브러리를 활용한 머신러닝, 의사결정트리 이해
강의 & 강연
정형데이터
- 정형데이터 분석 노하우 - T아카데미
- 캐글, 데이콘 대회 (정형 데이터) 분석 노하우, 접근 방법에 대한 강의
강연
노트북
캐글 & 데이콘 대회 분류
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
음성
블로그 (Blogs)
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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
깃헙 저장소 (GitHub)
튜토리얼(Tutorial)
- 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
- CaptchaCracker
- 보안문자 이미지 인식을 위한 딥 러닝 모델 생성 기능과 적용 기능을 제공하는 Python Module
강의(Lecture)
- 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.
자연어처리(Natural Language Processing
- 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!
Computer Vision
- Vision 처리 관련 튜토리얼 깃헙
- Computer Vision 관련 처리와 OpenCV 관련 튜토리얼이 저장된 깃헙
Signal Processing
- 생체신호처리 관련 튜토리얼 깃헙
- 뇌전도(EEG), 심전도(ECG), 근전도(EMG)에 관련된 신호 처리 튜토리얼이 저장된 깃헙
GAN
- 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
논문
- terryum - awesome-deep-learning-papers
- 딥러닝 관련 논문을 매우 잘 정리해 놓은 깃헙
- Papers You Must Read (PYMR)
- 고려대 Data Science & Business Analytics Lab에서 공유한 머신러닝을 학습을 위하여 필독해야할 논문 리스트 (노션)
서적 예제
- 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.
웹사이트 (Web Sites)
- 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
위키독스 (Wiki Docs)
- 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
유튜브 채널 (YouTube Channel)
- 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
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