Made-With-ML学习资料汇总-让ML落地更简单的开源项目

Made-With-ML项目介绍

Made-With-ML是一个帮助开发者学习如何构建生产级机器学习应用的开源项目。该项目由Goku Mohandas创建,目前在GitHub上已获得37k+ stars。项目的目标是让开发者能够将机器学习与软件工程相结合,从而设计、开发、部署和迭代生产级ML应用。

主要学习资源

1. 官方网站: https://madewithml.com/

   这是Made-With-ML的官方网站,包含了完整的课程内容。

2. GitHub仓库: GokuMohandas/Made-With-ML

   项目的源代码仓库,包含了所有的示例代码和文档。

3. Jupyter Notebook: madewithml.ipynb

   一个交互式的Jupyter notebook,可以用来学习核心的机器学习工作流程。

课程内容概览

Made-With-ML的课程内容涵盖了从实验到生产的整个ML应用开发流程:

1. 设计

   • 项目设置
   • 产品设计
   • 系统设计

2. 数据

   • 数据准备
   • 探索性数据分析
   • 数据预处理
   • 分布式数据处理

3. 模型

   • 模型训练
   • 实验跟踪
   • 超参数调优
   • 模型评估
   • 模型服务

4. 开发

   • 脚本编写
   • 命令行接口

5. 工具

   • 日志记录
   • 文档生成
   • 代码风格
   • 预提交钩子

6. 测试

   • 代码测试
   • 数据测试
   • 模型测试

7. 可复现性

   • 版本控制

8. 生产部署

   • 作业和服务
   • CI/CD工作流
   • 监控
   • 数据工程

如何开始学习

1. 克隆GitHub仓库:

   git clone https://github.com/GokuMohandas/Made-With-ML.git
   

2. 设置虚拟环境:

   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate
   pip install -r requirements.txt
   

3. 启动Jupyter Notebook:

   jupyter lab notebooks/madewithml.ipynb
   

4. 按照课程内容逐步学习和实践。

结语

Made-With-ML提供了一个全面的框架,帮助开发者学习如何构建生产级ML应用。通过系统学习该项目的内容,你将能够掌握从实验到生产的整个ML应用开发流程。无论你是ML初学者还是有经验的开发者,Made-With-ML都能为你提供宝贵的学习资源和实践指导。

开始你的ML应用开发之旅吧!🚀