精选数据科学AI工具集合：从入门到精通
Learning - 学习资源汇总 - 构建核心软件工程技能的学习日志
本文汇总了Learning项目的各种学习资源,包括核心技能、专业主题和生成式AI等方面的课程、书籍和文章链接,为想要提升软件工程能力的读者提供了全面的学习指南。
数值线性代数入门指南 - 高效矩阵计算的关键技术
数值线性代数是高效进行矩阵运算的关键技术,本文介绍了其核心内容和学习资源,包括矩阵分解、线性系统求解、特征值计算等,适合想要深入学习这一领域的读者。
Machine-Learning-Tutorials学习资料汇总 - 机器学习和深度学习教程资源集锦
Machine-Learning-Tutorials是一个精心策划的机器学习和深度学习教程、文章和其他资源的主题列表。本文汇总了该项目的主要学习资料,帮助读者快速了解和学习机器学习相关知识。
data-science-ipython-notebooks学习资料汇总 - 数据科学Python笔记本集合
data-science-ipython-notebooks是一个包含深度学习、scikit-learn、Kaggle竞赛等多个数据科学主题的Python笔记本集合,本文汇总了该项目的主要学习资源。
yt-channels-DS-AI-ML-CS学习资源汇总 - 数据科学与人工智能YouTube频道大全
本文汇总了180+个关于数据科学、人工智能、机器学习、深度学习、计算机科学等领域的优质YouTube频道,为学习者提供全面的视频资源导航。
Python Machine Learning 第二版学习资源汇总 - 使用scikit-learn和TensorFlow实践机器学习和深度学习
Python Machine Learning第二版是一本广受欢迎的机器学习入门书籍,本文汇总了该书的相关学习资源,帮助读者更好地学习和实践机器学习。
ZenML入门指南 - 连接数据科学团队与云基础设施的MLOps框架
ZenML是一个开源的MLOps框架,旨在帮助数据科学团队轻松构建和部署机器学习管道。本文介绍了ZenML的主要功能和使用方法,帮助你快速入门这个强大的MLOps工具。
Cookiecutter Data Science 学习资料汇总 - 数据科学项目的标准化模板
Cookiecutter Data Science 是一个用于创建标准化数据科学项目结构的工具,本文汇总了该项目的主要学习资源,帮助读者快速上手使用。
AI-Expert-Roadmap学习资料汇总 - 成为人工智能专家的路线图
本文汇总了AI-Expert-Roadmap项目的各类学习资源,帮助读者找到成为人工智能专家的学习路线和资料。
Metaflow学习资料汇总 - 一个用于构建和管理真实ML、AI和数据科学项目的框架
Metaflow是一个由Netflix开源的人性化Python框架,用于轻松开发和部署各种数据、机器学习和AI应用。本文汇总了Metaflow的主要学习资源,帮助读者快速入门并深入了解这个强大的框架。
数据科学电子书资源合集：免费学习数据科学的宝库
本文介绍了一个包含大量数据科学、机器学习等相关领域电子书资源的GitHub仓库,为学习者提供了丰富的免费学习材料。
Data Science for Beginners: 微软开源的数据科学入门课程
微软开源的数据科学入门课程,为期10周,20节课,涵盖数据科学的基础知识和实践技能,适合初学者学习。
KNIME Core: 强大的数据分析平台的核心引擎
KNIME Core作为KNIME Analytics Platform的核心组件,为数据科学家和分析师提供了一个功能丰富、可扩展的开源数据分析框架。本文深入介绍了KNIME Core的主要特性、架构设计以及在数据分析领域的应用价值。
BitMagic: 高性能位向量和压缩算法库
BitMagic是一个用于内存压缩结构和算法的高性能C++库,提供了压缩位向量和容器,支持代数集运算、区间操作、序列化等功能,广泛应用于信息检索、数据科学、生物信息学等领域。
数据科学家学习路线图 - 2024年完整指南
本文为您提供了一份全面的数据科学家学习路线图,涵盖了从基础到高级的各项必备技能和知识点。无论您是数据科学初学者还是希望进阶的从业者,都能从中获得宝贵的指导。
ML-CaPsule：为数据科学爱好者打造的全方位机器学习学习平台
ML-CaPsule是一个面向初学者和有经验的数据科学爱好者的开源项目，旨在为缺乏导师或指导的学习者提供全面的机器学习学习资源。通过这个项目，学习者可以掌握机器学习、深度学习和相关技术，并通过实际项目提升面试准备水平。
Jupyter项目: 开源交互式计算的革命性工具
Jupyter项目是一个开源的交互式计算平台,为数据科学、科学计算和机器学习提供了强大而灵活的工具。本文将深入介绍Jupyter的核心组件、主要特性和广泛应用,展示其如何改变了现代科研和数据分析的工作流程。
数据科学项目的完整生命周期:从问题定义到价值实现的全过程解析
本文详细介绍了数据科学项目的完整生命周期,涵盖从业务理解、数据收集、数据预处理、建模到部署的全过程。通过对每个阶段的深入分析,为读者提供了一个全面的数据科学项目实施框架。
机器学习必读论文:探索AI前沿的指南针
本文整理了机器学习和深度学习领域的经典论文,涵盖了从基础理论到前沿应用的多个方向,旨在为AI学习者和研究者提供一份全面而权威的必读论文清单。
Compendium-of-free-ML-reading-resources: 免费机器学习资源汇编
一个汇集了大量免费机器学习相关学习资源的资料库,包括数学基础、机器学习、深度学习、强化学习等多个领域的书籍、课程和论文。
推荐工具精选
AI云服务特惠
懂AI专属折扣关注微信公众号
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号