全栈机器学习工程课程列表

全栈机器学习工程课程列表 这是来自伯克利、哈佛、斯坦福和麻省理工学院等顶尖大学的可公开访问的机器学习专家的精选列表。它还包括来自大型和经验丰富的公司的机器学习项目案例研究。该列表按主题和专业领域细分。Python 是首选语言，因为它涵盖了端到端的机器学习工程。 | #机器学习

OpenAI出品的的深度强化学习教程

OpenAI出品的的深度强化学习教程 强化学习 (RL) 是一种机器学习方法，用于教导agent如何通过反复试验来解决任务。 Deep RL是指RL与深度学习的结合。 ​​​ | #教程 #机器学习

pytorch handbook是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门，其

pytorch handbook是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门，其中包含的Pytorch教程全部通过测试保证可以成功运行 || #机器学习 #电子书

包含各种AI和ML领域的GitHub仓库列表，按不同的主题和技术分类，提供了大量与自然语言处理（NLP）、大型语言模型（LLM）

包含各种AI和ML领域的GitHub仓库列表，按不同的主题和技术分类，提供了大量与自然语言处理（NLP）、大型语言模型（LLM）、计算机视觉、数据科学、机器学习、机器学习运维（MLOps）和数据工程等领域相关的项目链接。

PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习

PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。 考虑到PyTorch的学习兼具理论储备和动手训练，两手都要抓两手都要硬的特点，开发了这套《深入浅出PyTorch》课程，期望以组队学习的形式，帮助大家从入门到熟练掌握PyTorch工具，进而实现自己的深度学习算法。同时通过项目实战，充分锻炼编程能力，掌握PyTorch进行深度学习的基本流程，提升解决实际问题的能力。 学习的先修要求是，会使用Python编程，了解包括神经网络在内的机器学习算法，勤于动手实践。 《深入浅出PyTorch》是一个系列，一共有三个部分。已经上线的是本系列的第一、二部分，后续会不断更新《深入浅出PyTorch》（下），给出更贴合实际应用的实战案例。 || | #机器学习 #PyTorch

自动化分布式深度学习系统，在分布式集群上自动化训练深度学习模型

自动化分布式深度学习系统，在分布式集群上自动化训练深度学习模型 DLRover 自动在分布式集群上训练深度学习模型。它可以帮助模型开发人员专注于模型架构，而无需关心任何工程方面的事情，比如硬件加速、分布式运行等。现在，它为 K8s/Ray 上的深度学习训练作业提供自动化运维。主要特点为 Automatic Resource Optimization自动优化作业资源，提高训练性能和资源利用率。 动态数据分片，动态分配训练数据给每个worker而不是平分，更快的worker更多数据。 容错，单节点故障转移，无需重新启动整个作业。 自动缩放，在节点级别和 CPU/内存级别自动扩展/缩减资源。 |#机器学习