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現在大家平時會遇到很多不錯的機器學習資源，但是大多數情況下，資源比較分散，不方便集中管理和查閱。更重要的是往往很難找到一個系統完整的資源導航，形成系統的學習路線，方便搜索。

重磅！今天小編在網上“閑逛”的時候發現了一個超級棒的機器學習優質資源分類導航。至少節約大家 50% 的時間。

下面詳細給大家介紹一下！

首先，放上這個機器學習優質資源分類導航的網站：

https://madewithml.com/topics/

該網站整理收集了機器學習最佳的資源，并持續更新中。如果你正在尋找當前的熱門內容，請查看主頁。如果你在沒有看到想要的主題，你可以使用頂部的搜索欄來搜索它。

該網站總共收集了 10 大主題內容，分別是：

• 框架

• 算法

• 自然語言處理

• 機器視覺

• 綜合

• 概念

• 數據、模型和訓練

• 全棧

• 工業

• 收藏

下面，分別來看一下！

1.?框架

這部分主要收集了一些編程用的框架，例如最常見的 Python、Numpy、TensorFlow 等。點開相應的框架，就會跳轉到比較全面的關于該框架的資源。

例如 Python：

除了 Getting started，還有 Tutorials、Toolkits、Research、Recent 等，內容真的太豐富了。

2. 算法

算法部分是比較核心的主題。包含了各個機器學習主要算法和理論，例如：線性代數、最大似然估計（MLE）、線性回歸、支持向量機（SVM）、對抗生成網絡（GAN）等。每個內容下都包含了豐富的內容。

3.?自然語言處理

自然語言處理包括文本處理、語言建模（LM）、機器翻譯（MT）等。

4.?機器視覺

機器視覺主要包括圖像識別、物體檢測、圖像生成、動作識別等。

5.?綜合

這部分涵蓋的內容比較雜，包括異常檢測、時間序列、聚類語音識別等。

6.?概念

這部分主要包括遷移學習、非監督式學習、半監督式學習、強化學習等。

7.?數據、模型和訓練

這部分主要包括模型壓縮、數據收集、標注、可視化、分布式訓練等。

8.?全棧

這部分主要包括 API、Docker、Web Scraping、SQL。

9.?工業

這部分主要包括 AI 應用，例如在健康領域等。

10.?收藏

這部分列舉了用于搜索非常有趣的集合的標簽列表。

總結

可以不說這是一份超贊的機器學習優質資源的分類導航。工欲善其事必先利其器，這個利器記得收藏哦！

最后，再次放上該分類導航的網站：

https://madewithml.com/topics/

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總結

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