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

UnionML：构建和部署机器学习微服务的最简单方法

UnionML：构建和部署机器学习微服务的最简单方法 UnionML是一个开源的MLOps框架，旨在减少构建模型并将其部署到生产中的模板和摩擦。 你可以通过定义一些核心方法来创建UnionML应用，这些方法会自动捆绑到ML微服务中，首先是模型训练和离线及在线预测。 UnionML建立在Flyte之上，为生产你的ML模型提供了一个高级接口，这样你就可以专注于策划一个更好的数据集和改进你的模型。 || #机器学习 #框架

机器学习数据工程实战通过构建用于分析和机器学习应用程序的现代数据堆栈来学习数据工程基础知识，并学习如何编排数据工作流程并以编程方

机器学习数据工程实战 通过构建用于分析和机器学习应用程序的现代数据堆栈来学习数据工程基础知识，并学习如何编排数据工作流程并以编程方式执行任务，以便为下游消费者（分析、ML 等）准备高质量的数据。 该存储库包含补充数据堆栈和编排课程的代码，这是MLOps 课程的一部分。 | #机器学习

《机器学习宝典》包含：谷歌机器学习速成课程（招式）+机器学习术语表（口诀）+机器学习规则（心得）+机器学习中的常识性问题（内功）

《机器学习宝典》包含：谷歌机器学习速成课程（招式）+机器学习术语表（口诀）+机器学习规则（心得）+机器学习中的常识性问题（内功） 该资源适用于机器学习、深度学习研究人员和爱好者参考！ 其中《机器学习知识点彩图版.pdf》以生动形象的图片描述机器学习中的知识点。 其中《Google机器学习速成课程.pdf》以加利福尼亚房价预测为线索，讲解了机器学习概念、特征工程以及机器学习在现实世界的应用。该课程有对应知识点的习题和解答，你可以随时检测自己的学习效果。 其中《机器学习中的常识性问题 (最新网页版)》，该文系统性总结了机器学习基础知识。 | 百度网盘| #机器学习

《开课吧web前端高级工程师课程》

《开课吧web前端高级工程师课程》 简介：开课吧web前端高级工程师课程是一门系统性的学习课程，涵盖相关领域的核心知识。通过详尽的讲解和案例分析，帮助学习者深入理解课程主题，提高实践应用能力，适合希望扩展知识储备、提升专业技能的学员。 标签： #知识#学习资源#技能提升 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/63902b4a41f8

好东西，Elicit发布了一个机器学习必读清单，能够系统地了解机器学习的各个方面，尤其是语言模型。

好东西，Elicit发布了一个机器学习必读清单，能够系统地了解机器学习的各个方面，尤其是语言模型。 清单包括下面几个部分： 机器学习基础：介绍机器学习从基础到进阶的各种概念，如机器学习入门、深度强化学习和反向传播。 Transformer 与基础模型：深入探讨了 Transformer架构，内容包括视觉引导、实践调查和各种模型的技术报告。 训练与微调：介绍了训练和精调语言模型的方法与策略，特别强调了整合人类反馈和零样本学习。 推理与运行策略：探讨了在上下文中进行推理、任务分解和工具使用的策略，分析大语言模型如何处理复杂的推理和解决问题的任务。 应用领域：课程还涵盖了机器学习在科学、预测和搜索排名等领域的实际应用。 机器学习实践：介绍了在实际部署中的洞见及评估语言模型在实际环境中的性能标准。 进阶主题：涉及更为专业的主题，如世界模型、因果关系、规划及机器学习中的不确定性。 整体观：讨论了 AI 的扩展、安全性及 AI 对经济和社会影响的更宽泛话题，为理解机器学习的整体景观提供了全面的视角。 这里阅读清单：