「機械学習をマスターするための10のGitHubリポジトリ」

「美容とファッションの世界で輝くための10の必須アイテム」

 

機械学習（ML）のマスタリングは圧倒的に感じるかもしれませんが、適切なリソースを利用すればより管理しやすくなります。広く利用されているコードホスティングプラットフォームであるGitHubは、学習者や実践者に利益をもたらす貴重なリポジトリが数多く存在しています。この記事では、初心者向けのチュートリアルから高度な機械学習ツールまで、さまざまなリソースを提供する10の必須GitHubリポジトリを紹介します。

 

1. ML-For-Beginners by Microsoft

 

• 予測モデルの構築：Pythonにおけるロジスティック回帰
• フリーMITコース：TinyMLと効率的なディープラーニングコンピューティング
• あなたの言語モデルやAPIを活用するためのヒント

リポジトリ: microsoft/ML-For-Beginners

この包括的な12週間のプログラムは、26のレッスンと52のクイズを提供しており、初心者に最適なスタート地点となります。Scikit-learnとPythonを使用して、機械学習の事前の経験がない人々のための基本的な能力を構築することを目指しています。

各レッスンには、事前クイズ、事後クイズ、書面による指示、解決策、課題、その他のリソースなど、実践的な活動を補完するための補足資料があります。

 

2. ML-YouTube-Courses

 

リポジトリ: dair-ai/ML-YouTube-Courses

このGitHubリポジトリは、YouTubeで提供されている品質の高い機械学習コースをまとめた索引として機能しています。Clatech、Stanford、MITなどの提供者からのMLチュートリアル、講義、教育シリーズへのリンクを一つの集中的な場所に収集することで、関心のある学習者が自分のニーズに合ったビデオベースのMLコンテンツを見つけやすくしています。

自分の時間で無料で学ぶための唯一のリポジトリです。

 

3. Mathematics For Machine Learning

 

リポジトリ: mml-book/mml-book.github.io

数学は機械学習の基礎であり、このリポジトリは「Mathematics For Machine Learning」という書籍の補完ウェブページとして機能しています。この書籍は、機械学習に必要な数学的な概念を学ぶことを読者に促しています。著者は、技術自体ではなく、高度な機械学習技術を理解するために必要な数学的なスキルを提供することを目指しています。

線形代数、解析幾何学、行列分解、ベクトル解析、確率、分布、連続最適化、線形回帰、PCA、ガウス混合モデル、SVMなどのトピックをカバーしています。

 

4. MIT Deep Learning Book

 

リポジトリ: janishar/mit-deep-learning-book-pdf

Deep Learningテキストは、機械学習、特にディープラーニングの分野に参入するための包括的なリソースです。2016年に出版されたこの書籍は、最近の人工知能の進歩に貢献した機械学習技術の理論と実際に基づいています。

MIT Deep Learning Bookのオンラインバージョンは今完全な形であり、オンラインで無料で利用できるため、AI教育の民主化に貴重な貢献をしています。

この書籍は、ディープフィードフォワードネットワーク、正則化、最適化アルゴリズム、畳み込みネットワーク、シーケンスモデリング、実用的な方法論など、幅広いトピックを詳しく扱っています。

 

5. Machine Learning ZoomCamp

 

リポジトリ: DataTalksClub/machine-learning-zoomcamp

Machine Learning ZoomCampは、機械学習エンジニアリングの包括的な導入を提供する無料の4か月間のオンラインブートキャンプです。キャリアを向上させることに真剣な人に最適なプログラムであり、回帰、分類、評価指標、モデルのデプロイメント、決定木、ニューラルネットワーク、Kubernetes、TensorFlow Servingなどの基本的な概念をカバーし、実世界の機械学習プロジェクトの構築を学ぶことができます。

このコースでは、ディープラーニング、サーバーレスモデルのデプロイメント、アンサンブル手法などの実践的な経験を積むことができます。カリキュラムの最後には、新しく身につけたスキルをデモンストレーションするための2つのキャップストーンプロジェクトがあります。

 

6. マシンラーニングのチュートリアル

 

リポジトリ: ujjwalkarn/Machine-Learning-Tutorials

このリポジトリは、マシンラーニングとディープラーニングに関するチュートリアル、記事、その他のリソースのコレクションです。Quora、ブログ、インタビュー、Kaggleの競技会、チートシート、ディープラーニングのフレームワーク、自然言語処理、コンピュータビジョン、様々なマシンラーニングアルゴリズム、アンサンブル手法など、幅広いトピックをカバーしています。

このリソースは、コードの例とユースケースの説明を交えて、理論的な知識と実践的な知識の両方を提供するように設計されています。マシンラーニングの領域に触れるための多角的なアプローチを提供する包括的な学習ツールです。

 

7. 素晴らしいマシンラーニング

 

リポジトリ: josephmisiti/awesome-machine-learning

素晴らしいマシンラーニングは、さまざまなツールや技術を探求したい人に最適な、素晴らしいマシンラーニングフレームワーク、ライブラリ、ソフトウェアの厳選されたリストです。C++からGoまでのさまざまなプログラミング言語のツールを網羅しており、コンピュータビジョン、強化学習、ニューラルネットワーク、汎用的なマシンラーニングを含むさまざまなマシンラーニングのカテゴリに分類されています。

素晴らしいマシンラーニングは、マシンラーニングの実践者や愛好家にとって包括的なリソースであり、データ処理やモデリングからモデルの展開と製品化までをカバーしています。このプラットフォームはさまざまなオプションを簡単に比較して、特定のプロジェクトや目標に最適な選択肢を見つけるのに役立ちます。さらに、コミュニティからの貢献により、さまざまなプログラミング言語で最新かつ最高のマシンラーニングソフトウェアでリポジトリは常に最新に保たれています。

 

8. StanfordのCS 229 Machine LearningのVIPチートシート

 

リポジトリ: afshinea/stanford-cs-229-machine-learning

このリポジトリは、StanfordのCS 229コースでカバーされるマシンラーニングの概念の要約リファレンスと復習を提供します。監視学習、非監視学習、ディープラーニングなどの主要なトピックにわたるVIPチートシートがあります。さらに、確率・統計、代数、微積分の前提条件を強調したVIPリフレッシャも含まれています。さらに、これらの概念を一つの究極のリファレンスにまとめたスーパーVIPチートシートもあります。

これらのキーポイント、定義、技術的な概念をまとめることで、CS 229でのマシンラーニングのトピックを学習者が徹底的に理解するのを支援することを目指しています。チートシートは、講義や教科書の資料から重要な概念を簡潔なリファレンスにまとめることによって、技術面接での要点まとめに役立ちます。

 

9. マシンラーニングの面接

 

リポジトリ: khangich/machine-learning-interview

これは、Facebook、Amazon、Apple、Google、Microsoftなどの主要なテック企業のマシンラーニングエンジニアリングとデータサイエンスの面接のための包括的な学習ガイドとリソースを提供します。

カバーされる主要なトピック:

• SQL、プログラミング、統計によるLeetCodeの質問のカテゴリ分け。
• ロジスティック回帰、K平均法、ニューラルネットワークなどのMLの基礎。
• 活性化関数からRNNまでのディープラーニングの概念。
• MLシステムデザイン（技術的な負債やMLの規則に関する論文）。
• 読むべきクラシックなML論文。
• UberでのスケーリングやプロダクションでのDLなどのMLプロダクションの課題。
• ビデオ/フィードの推奨、詐欺検出などのよくあるMLシステムデザインの面接質問。
• YouTube、Instagramの推奨のための解決策とアーキテクチャの例。

このガイドは、Andrew Ngなどのトップエキスパートの材料をまとめており、トップ企業で出題される実際の面接質問も含まれています。さまざまなビッグテック企業のML面接に備えるための学習プランを提供することを目指しています。

 

10. 素晴らしいプロダクションマシンラーニング

 

リポジトリ: EthicalML/awesome-production-machine-learning

このリポジトリは、本番環境で機械学習モデルを展開、監視、バージョン管理、スケーリング、セキュリティ強化するためのオープンソースライブラリの厳選リストを提供しています。以下は、本番環境の機械学習に関するさまざまな側面を網羅しています：

1. 予測とモデルの説明
2. プライバシー保護の機械学習
3. モデルとデータのバージョン管理
4. モデルトレーニングのオーケストレーション
5. モデルの提供と監視
6. AutoML
7. データパイプライン
8. データラベリング
9. メタデータ管理
10. 計算の分散
11. モデルのシリアライゼーション
12. 最適化された計算
13. データストリーム処理
14. 外れ値と異常検出
15. フィーチャーストア
16. アドバーサルロバストネス
17. データストレージの最適化
18. データサイエンスノートブック
19. ニューラル検索
20. その他

 

結論

 

初心者から経験豊富な機械学習の専門家まで、これらのGitHubリポジトリは機械学習の理解とスキルを深めるための知識とリソースを提供しています。基礎的な数学から高度な手法や実践的な応用まで、これらのリポジトリは機械学習をマスターしたい人にとって必須のツールです。  

****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan)は、機械学習モデルの構築が大好きな認定データサイエンティストです。現在は、コンテンツ作成および機械学習やデータサイエンス技術に関する技術ブログの執筆に焦点を当てています。Abidはテクノロジーマネジメントの修士号と通信工学の学士号を保持しています。彼のビジョンは、精神疾患で悩む学生向けにグラフニューラルネットワークを使用したAI製品を開発することです。

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