#机器学习

本项目为移动开发软件工程师提供了一个覆盖多个月的学习计划，通过强调实践操作和简化数学理论，帮助他们快速掌握并转型成为机器学习工程师。它囊括了丰富的机器学习资源、书籍和课程，并分享了作者关于通过机器学习找到工作的亲身经历。该项目还鼓励社区贡献，以持续优化学习路径。

通过精选的论文、文章和博客，学习企业如何实施数据科学与机器学习项目。了解不同公司对问题的定义、所采用的机器学习技术、背后的科学原理，以及所取得的商业成果，以便更好地评估投资回报。同时还包括最新的机器学习研究进展和实用指南。

ML-NLP项目提供机器学习与自然语言处理的全面资源，涉及关键理论和现实应用。各章节均配有实战代码，确保算法工程师高效备战面试。项目持续更新，跟上最新行业发展。

Awesome-Pytorch-list是一个包括各类PyTorch资源的汇集平台，覆盖NLP、计算机视觉和概率生成等多个领域。这个开源项目提供了丰富的教程、案例和工具库。其内容持续更新，致力于支持动态神经网络的GPU加速研究。研究人员和开发者可以利用这些最新资源，进行高效的机器学习和科研实验。

awesome-nlp是一个综合NLP（自然语言处理）资源库，集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料。与顶尖实验室合作，保持在NLP领域的前沿，提供机器翻译、情感分析等多样化应用。支持多语言处理，如中文、韩文、阿拉伯文等，为全球用户提供适用资源，是一个知名的NLP信息平台。

Best-of Machine Learning with Python为您展示一份每周更新的优质Python机器学习开源项目列表，包括920个多种类别的项目，从而帮助开发者轻松访问和利用顶级的机器学习工具和框架。项目持续欢迎社区贡献，共同促进技术进步。

探索100天机器学习代码项目，该项目包括数据预处理和各种机器学习模型的练习，如线性回归、逻辑回归、决策树等。项目还涵盖了无监督学习方法和深入的Python, TensorFlow, Keras在深度学习中的应用。

这个开源库列表综合提供了机器学习生产部署、监控和安全保护的工具，涵盖隐私保护、模型与数据版本管理、训练协调等多个关键领域，是机器学习专业人员和爱好者优化项目实施和管理的理想选择。

详尽解析PyTorch生态系统！本项目集成了丰富的教程、库和视频资源，全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化，均提供细致入微的资源，帮助各层次开发者提升机器学习实力。

awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等，适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论，推动知识和技术的不断进步。

机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源，专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程，以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外，项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。

探索全面的深度学习资源，涵盖教程、图书和实战项目，适合从新手到专家的每一个阶段。

ML Visuals 是由 dair.ai 社区发起的开源项目，提供超过100个由社区贡献的专业视觉和图形资料，用于支持科学交流。这些资源可用于机器学习演示或博客文章，广泛应用于学术研究和教学等多种场景。

Fashion-MNIST数据集，由Zalando的服装图片构成，包含60,000个训练样本与10,000个测试样本。此数据集设计为替代传统的MNIST，提供与10类标签关联的28x28灰度图像，为全球AI及数据科学领域的研究者带来全新挑战，促进技术的发展。

Qlib是一个开源AI量化投资平台，利用AI技术赋能金融研究和价值创造。支持监督学习、市场动态建模和强化学习等多种机器学习模式，覆盖量化投资的全部流程，如alpha寻求、风险管理、投资组合构建及订单执行。平台不断更新，引入最新量化研究成果和论文。

《Machine Learning for Trading》第二版系统探索了机器学习在创建、回测及评估交易策略中的作用，涵盖线性回归至深度强化学习等技术，并且重点介绍了金融数据处理和生成对抗网络的使用。全书800页，包含150个实际案例，适合交易和机器学习领域的读者。

Ivy 是一个开源的机器学习框架，支持跨多个框架转换机器学习模型和代码。用户可以通过 Ivy 在任何框架中使用机器学习模型或函数，实现代码的转译和模型的互操作性。无论是 PyTorch, TensorFlow, JAX 还是 NumPy，Ivy 都使得代码转换变得简单高效。适用于各类机器学习项目和开发者。它特别适用于那些需要在不同机器学习框架间迁移或转换代码的场景。

该项目包含一系列Jupyter笔记本示例，展示了如何利用Amazon SageMaker进行机器学习模型的构建、训练与部署。示例覆盖多种功能，包括地理空间分析、数据标注工作流和机器学习应用实践，适合希望全面了解Amazon SageMaker功能的开发者。

Ai-Learn提供全面的人工智能学习材料，包括Python基础、机器学习、数据挖掘及深度学习。项目通过200多个案例、数据集与教程，协助学习者高效学习与避免常见错误，适合各层次人士。

Otto是一个面向初学者的智能聊天应用，旨在帮助用户通过自然语言描述轻松理解并实践机器学习。该应用通过智能推荐与样本数据集支持，使用户能够快速利用机器学习模型。支持的模型类型包括回归、分类和自然语言处理等，还提供源码生成和可视化工具，确保每个学习阶段的易理解性。

deep-learning-drizzle 集结了全球顶尖院校与研究机构的深度学习与AI在线课程。覆盖初级到高级课程，涉及自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个领域，提供视频教程及实战操作指南。适合各层次人士学习，助您深入AI领域。

imgaug库为机器学习中的图像处理提供多样的增强技术，包括仿射变换、对比度调整、高斯噪点等。它优化了性能，支持多核CPU，并可轻松集成到各种媒体处理流程中，支持Python 2.7及更高版本。

TensorFlow-Course提供从TensorFlow基础到高级应用的全面教程，配套清晰的源代码和文档，适合初学者和开发者快速掌握。支持最新的TensorFlow 2.3版本，确保您使用的是最前沿技术。

Weights & Biases（简称W&B）是一个专注于机器学习流程优化的工具，它通过追踪和可视化机器学习的各个阶段——从数据集处理到模型部署——以提高开发效率。W&B 允许用户在一处平台上管理和比较多个实验，便捷地监控实验的运行效果及进度。

该资源指南适用于具备基础编程知识或计算机科学背景的人士，目的在于培养其成为专注于深度学习和自然语言处理领域的研究科学家。指南全面介绍自顶向下及自底向上的学习方法，并详细列出数学基础、机器学习、深度学习等核心领域的资源，帮助用户找到匹配的学习路线。

machine_learning_complete是一个全面的机器学习资源库，包含35个详细的笔记本教程，覆盖了从Python编程到数据分析、机器学习和深度学习的全面技能。项目自2021年起不断更新，加入了最新的MLOps指南，适合各级别学者和开发人员。

Marqo 作为全面的端到端向量搜索引擎，不仅实现文本和图像内容的矢量化处理及检索，更支持最新机器学习模型。其简洁的API设计允许开发者轻松实行多样的语义搜索操作，且无需独立处理数据嵌入问题。Marqo 的云服务部署有效降低响应时间，同时提供可伸缩的计算资源、持续可靠的服务及全时技术支持。

ml5.js是基于TensorFlow.js构建的开源机器学习库，旨在为艺术家、开发者和学生提供易于访问和使用的机器学习技术。该库支持在浏览器中直接使用多种算法和模型，并注重伦理性计算与数据的公正使用。ml5.js不仅涵盖示例代码、教程和数据集，还构建了一体化的学习和交流平台。

该项目提供一个综合性的学习日志，帮助开发者通过每日学习自我指导，不断提升软件工程核心技能和掌握新技术。内容涵盖从Python编程到数据结构，再到Linux命令行的多个领域，每月更新，专注于最新的生成性AI技术。依托于主流在线教育平台如Datacamp和Udacity，覆盖从基础到高级的教程，致力于全面提升用户职业技能。

mlpack是一个高效的C++机器学习库，以纯头文件形式实现，支持Python、R、Julia和Go等多语言绑定。它特别适用于快速原型开发和高性能产品部署。mlpack提供广泛的机器学习算法和便捷的命令行程序，用户可以通过详细的文档和多种入门指南快速掌握使用方法。同时，mlpack支持多种系统和自定义构建选项，以满足广大开发者和研究者的需求。

《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源，包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术，以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外，还包括广泛的数据分析和处理教程，适用于不同层次的数据科学研究和应用。

2024年为希望深入机器学习和人工智能的初学者提供全面指导。即使没有编程、数学或机器学习背景，通过阅读文章、观看视频、参与免费在线课程和不断实践，也可逐步提升专业水平。指南中还涵盖了最新动态和先进技术更新。持续学习和实践，是达成专业精通的必经之路。

该项目提供了涵盖机器学习、深度学习和人工智能的最新教程，强调在GPU编程、数据中心人工智能以及与Web3相关的可持续人工智能等领域的最新动向。集成了PyTorch、TensorFlow等工具和库的实战案例，助力用户精通深度学习技术，同时展示技术在交通、医疗等领域的应用前景。

LLM-course涵盖数学基础、Python 编程和神经网络等基本知识，然后深入探索使用最新技术构建优秀大型语言模型的科学研究，及开发和部署基于LLM的应用程序的工程实践。课程结合理论与实践，提供互动辅助工具和丰富笔记本，有助于全面理解大型语言模型。还包括量化优化、模型融合和解码策略等高级主题。

Awesome LLM-Powered Agent为研究者和开发者提供了大语言模型（LLM）驱动的智能代理相关的优质资源。网站包含从关键论文到开源项目的广泛资料，实施定期更新。这些资源旨在支持智能代理独立或协同处理复杂任务，以及模拟人际交互，进而推动智能代理与人类互动的全面发展。

提供详尽的深度学习和机器学习速查表，包括Tensorflow、Keras、Numpy等热门工具，帮助工程师和研究人员快速掌握核心知识，提高工作效率。访问AI Cheatsheets获取更多资源和最新技术信息，适用于各水平从业者。