machine-learning
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|---|---|---|
| Introduction-to-Autonomous-Robots/Introduction-to-Autonomous-Robots | 18,596 |
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| zjhellofss/KuiperInfer | 18,597 |
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| microsoft/tensorwatch | 18,601 |
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| Parameter | Value |
|---|---|
| Language | Jupyter Notebook |
| Category | Tutorials |
| Subcategory | ML/AI fundamentals, Getting started |
| Stars | 3,286 |
| Forks | 939 |
| Contributors | 14 |
| Created date | 2018-09-02 |
| Updated date | 2026-10-16 |
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| Rank | 18,614 |
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| Country | South Korea |
Machine Learning Study 혼자 해보기 기여자 (Contributors) ✨ 더 많은 분들이 도움을 받으실 수 있도록, 좋은 공유 자료에 대하여 Pull Request를 날려주세요! 유튜브 채널 블로그 **취지** This repository is intended for personal study in machine-learning 머신러닝 분야를 **스스로 스터디 하는 많은 분들께 도움**이 되고자 작성하였습니다. **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). 파이썬 강좌 코딩 기초 강의 Python | 김왼손의 왼손코딩 딥러닝을 위한 파이썬 - 신경식님 NumPy(넘파이) 기본 - T아카데미 한 방으로 끝내는 판다스(Pandas) - 테디노트 판다스(Pandas)노트 (무료전자책) - 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)** 선형대수학을 시각적으로 먼저 이해해야 하는 이유 - 3Blue1Brown 한국어 벡터란 무엇인가? | 선형대수학의 본질 - 3Blue1Brown 한국어 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! 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): Machine Learning by coursera - Andrew Ng 머신러닝을 처음 접하는 사람들을 위한 **입문**용 강좌. 딥러닝 홀로서기 - Idea Factory KAIST 입문용으로 딥러닝에 대한 전반적인 이해를 위한 강의. CS329S: Machine Learning
Systems Design (Winter 2021) 스탠포드 CS 329S 강의 실라버스. 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. TensorFlow2 강의 - Shin's Lab 깔끔한 설명과 수학에 대한 친절한 설명까지 곁들여진 강의. 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 파이토치 - 빠른시작 따라하기! 한국 사용자 모임 공식문서 번역본 by 파이토치코리아 운영진 오늘코드todaycode 파이토치(PyTorch) 한국어 번역본을 활용하는 간단 튜토리얼. 주제별 (By Subjects) Machine Learning Study 혼자 해보기 기여자 (Contributors) ✨ 지식공유 (Knowledge Sharings) 동영상 강의 묶음, 재생목록 (Video Lectures) 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) 증분학습 (Incremental Learning) 시각화 (Visualization) LLM (Large Language Model) 랭체인 (LangChain) ChatGPT 기타 (Others) 캐글 \& 데이콘 블로그 (Blogs) 깃헙 저장소 (GitHub) 웹사이트 (Web Sites) 위키독스 (Wiki Docs
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Stanford - CS231n - Introduction to Neural Networks Stanford - CS231n - Backpropagation(한글설명) - Kyoseok Song님 오차역전파의 이해 - 테디노트 신경망의 역전파 - Chanwoo Timothy Lee님 인공지능을 위한 머신러닝 알고리즘 7강 역전파 - TAcademy **손실 함수 (Loss Functions)** Stanford - CS231n - Loss Functions and Optimization **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)** 머신러닝/딥러닝 수학 입문 6강 - L1/L2 정규화 (Regulaization) | T아카데미 Norm (L1, L2) - 허민석 님 **Lasso, Ridge, ElasticNet** 정규화 모델2 - LASSO, Elastic Net - 김성범 교수님 **Support Vector Machine (SVM)** SVM 모델 (1) - 김성범 교수님 SVM 모델 (2) - 김성범 교수님 **KNN
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