【AI】기계 학습의 공부에 도움이 되는 사이트

소개

여러분, 안녕하세요! @Raphael_de_murl 입니다. 이번에는 실제 필자가 공부할 때와 안건을 하고 있을 때 유용한 몇 가지 사이트를 소개하겠습니다. 여러분이 아시는 사이트와 입을지도 모릅니다만 그것도 좋지 않을까요. 그럼 시작합니다.

학습 사이트

필자는 2017년 12월부터 기계 학습 엔지니어라는 직명으로 활약하고 있습니다. 당일부터 현재까지 학습하고 있는 사이트이므로 소개합니다.

1. Udemy : 온라인 학습 언제 어디서나 자신의 페이스로 배울 수 있습니다.

AI와 기계 학습에 대해 공부해 보자고 생각하는 분이나 이미 공부하고 있는 분은 잘 아시는 학습 사이트라고 생각합니다. 자신이 받고 싶은 코스만을 선택해 받을 수도 있고 가격도 싸고 퀄리티도 높기 때문에 필자는 상당히 만족하고 있습니다. 덧붙여서 이 코스를 추천하고 싶습니다.

프로그래밍 언어 Python 3 입문

모두의 AI 강좌 처음부터 파이썬으로 배우는 인공 지능과 기계 학습

Python에서 기계 학습 : scikit-learn에서 배우기 식별 시작

【TensorFlow·Keras·Python3에서 배운다】 시계열 데이터 처리 입문(RNN/LSTM, Word2Vec)

【Python으로 배우기】 OpenCV에서의 화상 처리 입문

【화상 판정 AI 자작에 도전! ] TensorFlow · Keras · Python · Flask로 만드는 기계 학습 앱 개발

2. AI Academy | Python, 기계 학습, AI를 실천적으로 배울 수 있는 프로그램 학습 서비스

이 사이트는 완전 무료는 아니지만 무료로 받을 수 있는 코스도 상당히 있어 수학의 코스나 자연언어 처리의 테마는 진짜 도움이 되었습니다. 그만큼 이쪽의 사이트도 퀄리티가 높습니다. 마찬가지로 몇 가지 코스를 추천하고 싶습니다.

Python 프로그래밍 입문편

기계 학습 알고리즘 편

데이터 전처리편

기계 학습에 필요한 수학편

통계학편

자연언어처리편

프레임워크

TensorFlow

Keras Documentation

Chainer: A flexible framework for neural networks

PyTorch

이미지 인식

TensorFlow : ML 초보자를 위한 MNIST (코드 해설)

keras에서 CNN 직접 찍은 이미지로 시도

SSD(Keras / TensorFlow)로 딥 러닝에 의한 동영상의 물체 검출을 실시

SSD : Single Shot MultiBox Detector 빠른 실시간 물체 감지 데모를 Keras에서 사용해보십시오.

YOLOv2 (Keras / TensorFlow)로 딥 러닝에 의한 화상의 물체 검출을 실시

자연 언어 처리

여기에 소개하는 사이트는 실제 코드를 쓰면서 학습한 경우가 많으므로 여러분도 꼭 실천해보세요.

NLP Tutorial Using Python NLTK (Simple Examples)

Welcome to janome's documentation! (Japanese)

갑골문자로 쓰여진 문장을 OCR로 읽을 수 있도록 해본다

문자 인식 엔진 Tesseract OCR에서 학습

Ubuntu에서 Tesseract 3.0.4 학습(훈련)

tesseract Training

자연 언어 처리의 정밀도를 향상시킨 "단어의 벡터 표현"이란? 쉽게 구현해 보았습니다.

어떻게 하면 「그녀」로부터 「부인」이 될 수 있을까를 「Word2Vec」에 (들)물어 ​​보았다

이론계

스테디셀러 Convolutional Neural Network를 처음부터 이해

RNN: 시계열 데이터를 처리하는 Recurrent Neural Networks란 무엇입니까?

MeCab보다 높은 정확도? RNNLM 형태소 분석기 JUMAN++

R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO — Object Detection Algorithms

참조

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

[초대 강연] 일반 물체 인식에서 기계 학습 사용

자연 언어 처리의 Deep Learning

RNN 언어 모델을 이용한 일본어 형태소 해석의 실용화

종합적으로

어땠습니까? 여러 사이트를 소개하겠습니다만 어디까지나 필자 개인에게는 매우 도움이 된 사이트입니다. 그래서 참고용으로 봐 주시면 바람으로 생각하고 있습니다. 그럼 다음에 다시 만나요.

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감사합니다

이 기사를 보아 주신 많은 분들께 진심으로 감사드립니다.
필자에게는 매우 드문 수치이므로 매일 깜짝 놀고 있습니다.

히스토리

2019년 01월 24일

자연 언어 처리에 링크 추가

참조에 링크 추가