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現(xiàn)在大家平時會遇到很多不錯的機器學(xué)習(xí)資源，但是大多數(shù)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(tǒng)完整的資源導(dǎo)航，形成系統(tǒng)的學(xué)習(xí)路線，方便搜索。

重磅！今天小編在網(wǎng)上“閑逛”的時候發(fā)現(xiàn)了一個超級棒的機器學(xué)習(xí)優(yōu)質(zhì)資源分類導(dǎo)航。至少節(jié)約大家 50% 的時間。

下面詳細(xì)給大家介紹一下！

首先，放上這個機器學(xué)習(xí)優(yōu)質(zhì)資源分類導(dǎo)航的網(wǎng)站：

https://madewithml.com/topics/

該網(wǎng)站整理收集了機器學(xué)習(xí)最佳的資源，并持續(xù)更新中。如果你正在尋找當(dāng)前的熱門內(nèi)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(wǎng)站總共收集了 10 大主題內(nèi)容，分別是：

• 框架

• 算法

• 自然語言處理

• 機器視覺

• 綜合

• 概念

• 數(shù)據(jù)、模型和訓(xùn)練

• 全棧

• 工業(yè)

• 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(yīng)的框架，就會跳轉(zhuǎn)到比較全面的關(guān)于該框架的資源。

例如 Python：

除了 Getting started，還有 Tutorials、Toolkits、Research、Recent 等，內(nèi)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(xué)習(xí)主要算法和理論，例如：線性代數(shù)、最大似然估計（MLE）、線性回歸、支持向量機（SVM）、對抗生成網(wǎng)絡(luò)（GAN）等。每個內(nèi)容下都包含了豐富的內(nèi)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(nèi)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(xué)習(xí)、非監(jiān)督式學(xué)習(xí)、半監(jiān)督式學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等。

7.?數(shù)據(jù)、模型和訓(xùn)練

這部分主要包括模型壓縮、數(shù)據(jù)收集、標(biāo)注、可視化、分布式訓(xùn)練等。

8.?全棧

這部分主要包括 API、Docker、Web Scraping、SQL。

9.?工業(yè)

這部分主要包括 AI 應(yīng)用，例如在健康領(lǐng)域等。

10.?收藏

這部分列舉了用于搜索非常有趣的集合的標(biāo)簽列表。

總結(jié)

可以不說這是一份超贊的機器學(xué)習(xí)優(yōu)質(zhì)資源的分類導(dǎo)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(dǎo)航的網(wǎng)站：

https://madewithml.com/topics/

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總結(jié)

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