7 каналов YouTube для изучения машинного обучения

Apr 30, 2024

Каналы YouTube, в том числе Sentdex и Data School, предлагают углубленные исследования в области науки о данных и машинного обучения для повышения эффективности принятия решений на основе данных.

Машинное обучение — увлекательная и быстро развивающаяся область, производящая революцию в различных отраслях. Если вы хотите погрузиться в мир машинного обучения и развить свои навыки, YouTube может стать отличной платформой для начала вашего обучения.

Многочисленные каналы YouTube посвящены обучению концепциям, алгоритмам и практическим применениям машинного обучения. В этой статье будут рассмотрены семь лучших каналов YouTube, которые предлагают высококачественный контент, который поможет вам понять основы и расширить свои знания в области машинного обучения.

Канал Гранта Сандерсона на YouTube, 3Blue1Brown, прославился своей исключительной способностью объяснять сложные математические концепции и концепции машинного обучения с помощью увлекательной, интуитивно понятной анимации.

В математике иногда можно доказать утверждение, прежде чем полностью его понять. Но вы не можете полностью понять утверждение, не имея возможности доказать его.

Канал, ориентированный на широкую аудиторию, широко известен как ведущий ресурс по математике, науке о данных и машинному обучению. Уникальный подход к представлению сложных предметов заслужил репутацию одного из лучших образовательных каналов в этих областях.

Компания Харрисона Кинсли, Sentdex, предоставляет обширную библиотеку уроков и рекомендаций по машинному обучению. Канал посвящен программированию на Python для машинного обучения, включая такие предметы, как анализ данных, глубокое обучение, игры, финансы и обработка естественного языка.

Sentdex — отличный ресурс для тех, кто пытается расширить свои знания в области машинного обучения с помощью Python, с четкими объяснениями и полезными примерами.

Хотя канал Кори Шафера на YouTube не посвящен исключительно машинному обучению, он включает в себя несколько отличных видеороликов по науке о данных и программированию на Python. Его уроки машинного обучения охватывают широкий спектр тем, включая обучение моделей, оценку моделей и предварительную обработку данных. Учащиеся могут лучше понять фундаментальные идеи и практические особенности алгоритмов машинного обучения благодаря подробным лекциям Шафера и демонстрациям кодирования.

Связанный:Как выучить Python с помощью ChatGPT

Канал Сираджа Раваля на YouTube хорошо известен тем, что делает понятными сложные концепции машинного обучения. Его восторженный и оптимистичный стиль преподавания делает обучение увлекательным и интересным. Канал предлагает разнообразный контент, например обзоры проектов, учебные пособия и обсуждения последних исследований в области искусственного интеллекта (ИИ).

Канал Раваля идеально подходит как для начинающих, так и для опытных учащихся, желающих совершенствовать свои навыки, поскольку он уделяет большое внимание практическим проектам.

Может ли настроенный GPT делать прибыльные ставки на спорт? Я создал веб-приложение NodeJS, которое использует комбинацию ChatGPT и Bing для анализа:1. Наборы исторических спортивных данных2. Настроение в Твиттере3. Коэффициенты ставок Live из веб-процесса, кода и результатов в видео! https://t.co/tdMjv6eklL

StatQuest — это исключительный канал для понимания статистических концепций, лежащих в основе алгоритмов машинного обучения. Ведущий Джоша Стармера, бывшего доцента Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл, канал использует визуальные объяснения и аналогии для упрощения сложных статистических идей.

Получив четкое представление о статистике, зрители смогут лучше понять принципы работы различных моделей машинного обучения.

Связанный:5 новых тенденций в глубоком обучении и искусственном интеллекте

Учебные пособия Кевина Маркхэма по науке о данных и машинному обучению с использованием Python и таких известных инструментов, как Scikit-Learn и Pandas, являются основным направлением деятельности Data School. На канале представлены обширные плейлисты, посвященные алгоритмам машинного обучения, визуализации данных и реальным проектам с данными. Учащиеся, практически не имеющие опыта машинного обучения, получат пользу от хорошо структурированного и дружелюбного к новичкам стиля преподавания Маркхэма.