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Machine Learning Study 혼자 해보기

This repository is intended for personal study in machine-learning

Many of my source code contains example codes from referenced lectures

머신러닝 분야를 스스로 스터디 하는 많은 분들에게 도움이 되고자 작성하였습니다.

온라인 상에서 좋은 분들이 공유해 주신 Lecture와 Blog를 참고하여 스터디 하실 수 있습니다.

직접 들은 강의는 코멘트하였으나, 지극히 개인적인 의견이 반영 되었습니다.

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Video Lectures

Video 강좌는 제가 개인적으로 생각하는 순차적 학습 단계 입니다. 물론, 난이도와도 연관이 있습니다.

• Andrew Ng - Machine Learning by coursera

  • 머신러닝을 처음 접하는 사람들을 위한 입문용 강좌. 무려 거장이신 Andrew Ng 교수님이 쉽게 설명해 주는 강의를 들을 수 있음.

• 최성철 교수님 - TEAMLAB

  • 머신러닝 스터디에 본격적으로 들어가기에 앞서 "데이터 과학을 위한 파이썬 입문" 추천. 다만 강의는 유료 (3만 3천원)

• 김성훈 교수님 - 모두를 위한 딥러닝 시즌 1 (Tensorflow)

  • 입문용으로 최고의 강의임. tensorflow와 익숙하지 않아도 예제를 보면서 차근 차근 따라할 수 있음

• Stanford - CS231n (영문)

  • 영어로 진행되는 강좌. 영어가 익숙하다면 제일 먼저 이 강의를 듣고 개념을 정리하는 것을 추천.

• Udacity - Deep Learning by GOOGLE

  • 평균 1분 내외의 굉장히 짤막한 강의로 이루어져 있음. 어느 정도 중급 단계에서 실전 코딩을 해보기 위하여 듣는 것을 추천 (Assignment를 완료해 보는 것을 추천)

• Mathematical Monk Youtube

• 테리의 딥러닝 토크

  • 딥러닝에 대한 강좌라기 보다는 보다 재밌게 에피소드 별/ 카테고리 별로 짧고 쉽게 설명해 주시는 강의. 지루하지 않고 재밌게 들을 수 있으며, 알기 쉽게 설명해 주는 것이 포인트 (개념 정리용)

• 김성훈 교수님 - Pytorch Zero To All (영문)

• 김성훈 교수님 - 모두를 위한 RL강좌

• 최성준님 - 논문으로 시작하는 딥러닝

By Subjects

• Back Propagation

  • Yes you should understand backprop
  • Stanford - CS231n - Introduction to Neural Networks

• Loss Functions and Optimization

  • Stanford - CS231n - Loss Functions and Optimization

• Convolution Neural Networks (CNN)

  • Stanford - CS231n - Convolution Neural Networks

• Recurrent Neural Networks

  • Stanford - CS231n - Recurrent Neural Networks
  • Programming LSTM with Keras and TensorFlow

• Natural Language Processing

  • 조경현 교수님 - 딥러닝을 이용한 자연어 처리

  • Stanford - Natural Language Processing with Deep Learning

  • 자연어 언어모델 "BERT"

• Azure 머신러닝

  • 퇴근후딴짓 - Azure 머신러닝

• 강화학습

  • 팡요램 - 강화학습 개론(10강)
  • 팡요랩 - 쉽게구현하는 강화학습(2강)

Blogs

• 테디노트

  • 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 블로그 (제꺼)

• 데이터 사이언스 스쿨

• 텐서 플로우 블로그

• 파이썬 킴

  • 김성훈 교수님의 "모두를 위한 딥러닝 시즌 1" 강좌별 정리가 되어 있는 블로그

• Google - Tensorflow Get Started (영문)

  • Google의 공식 document 사이트 이며, Tensorflow 의 기본 구현 방법 튜토리얼

• Laon People - Machine Learning

• https://ratsgo.github.io/blog/categories/#natural-language-processing

• Team AI Korea

• AI Dev - 인공지능 개발자 모임

• TensorFlow 한글 문서

• Agustinus Kristiadi's Blog (영문)

• Colah's Blog (영문)

GitHub

• terryum - awesome-deep-learning-papers

  • 딥러닝 관련 논문을 매우 잘 정리해 놓은 깃헙

• 김성훈 교수님 - Deep Learning Zero To All

• 핸즈온 머신러닝

• TensorFlow Example Source Code

• 최성준님의 깃헙

  • tensorflow를 활용한 많은 튜토리얼이 있음

• Keras GAN

  • Keras를 활용한 GAN구현

• Keras-DCGAN

• Keras-WGAN

• 미술관에 GAN 딥러닝

  • GAN에 관련된 번역 서적 실습용 GitHub repo 입니다. 다양한 예제들이 보기 쉽게 제공됩니다.

웹사이트 (Web Sites)

• Paper With Code
  • 논문과 관련된 깃허브 저장소를 동시에 제공합니다.

논문 읽기 (YouTube)

• 딥러닝 논문 읽기 PR12-season1

• 딥러닝 논문 읽기 PR12-season2

• 딥러닝 논문 읽기 PR12-season3

• 딥러닝 논문 읽기 모임

Facebook Groups

• TensorFlow Korea
• PyTorch KR
• Kaggle Korea

해볼만한 Kaggle

Vision (Image)

• Digit Recognizer
• Facial Keypoints Detection
• Dogs vs. Cats
• Right Whale Recognition
• Intel & MobileODT Cervical Cancer Screening

기타

• Udacity: Dog Breed Image Classifier in Pytorch