7 каналів YouTube для ознайомлення з машинним навчанням

Машинне навчання – це захоплююча галузь, яка швидко розвивається і революціонізує різні індустрії. Якщо ви зацікавлені в тому, щоб зануритися у світ машинного навчання і розвинути свої навички, YouTube може стати чудовою платформою для початку вашої навчальної подорожі.

Численні канали YouTube присвячені навчанню концепціям, алгоритмам і практичним застосуванням машинного навчання. У цій статті ми розглянемо сім найкращих каналів YouTube, які пропонують високоякісний контент, що допоможе вам засвоїти основи та поглибити свої знання в галузі машинного навчання.

3Blue1Brown

YouTube-канал Гранта Сандерсона 3Blue1Brown здобув популярність завдяки своїй винятковій здатності роз’яснювати складні математичні концепції та концепції машинного навчання за допомогою захоплюючих, інтуїтивно зрозумілих анімацій.

Орієнтований на широку аудиторію, канал широко визнаний як провідний ресурс з математики, науки про дані та машинного навчання. Унікальний підхід до викладу складних тем приніс йому репутацію одного з найкращих освітніх каналів у цих галузях.

Sentdex

Компанія Гаррісона Кінслі, Sentdex, надає величезну бібліотеку уроків та інструкцій з машинного навчання. Канал зосереджується на програмуванні Python для машинного навчання, включаючи такі теми, як аналіз даних, глибоке навчання, ігри, фінанси та обробка природної мови.

Sentdex – це чудовий ресурс для тих, хто намагається поглибити свої знання з машинного навчання за допомогою Python, з чіткими поясненнями та корисними прикладами.

Corey Schafer

Хоча канал Корі Шафера на YouTube не присвячений виключно машинному навчанню, він містить кілька чудових відео про науку про дані та програмування на Python. Його уроки з машинного навчання охоплюють широкий спектр тем, включаючи навчання моделей, оцінювання моделей та попередню обробку даних. Завдяки глибоким лекціям та демонстраціям кодування Шафера учні можуть краще зрозуміти фундаментальні ідеї та практичні особливості алгоритмів машинного навчання.

Siraj Raval

YouTube-канал Сіраджа Равала добре відомий тим, що робить зрозумілими складні концепції машинного навчання. Його ентузіазм і оптимістичний стиль викладання робить навчання цікавим і захоплюючим. Канал пропонує різноманітний контент, наприклад, огляди проектів, навчальні посібники та обговорення останніх досліджень у галузі штучного інтелекту (ШІ).

Канал Равала ідеально підходить як для початківців, так і для досвідчених студентів, які бажають вдосконалити свої навички, оскільки він робить акцент на практичних проектах.

StatQuest with Josh Starmer

StatQuest – це унікальний канал для розуміння статистичних концепцій, що лежать в основі алгоритмів машинного навчання. Ведучий каналу Джош Стармер, колишній доцент Університету Північної Кароліни в Чапел-Хілл, використовує візуальні пояснення та аналогії, щоб спростити складні статистичні ідеї.

Отримавши ґрунтовне розуміння статистики, глядачі можуть краще зрозуміти принципи роботи різних моделей машинного навчання.

Data School

Кевін Маркхем пропонує навчальні програми з науки аналізу даних та машинного навчання з використанням Python та відомих інструментів, таких як Scikit-Learn та Pandas, що є основним напрямком Data School. Канал пропонує великі списки відтворення, які охоплюють алгоритми машинного навчання, візуалізацію даних та реальні проекти на основі даних. Слухачі, які не мають або майже не мають попереднього досвіду машинного навчання, отримають користь від добре структурованого та зручного для початківців стилю викладання Маркхема.

DeepLearningAI

Канал DeepLearningAI пропонує різноманітний навчальний контент, включаючи відеолекції, навчальні посібники, інтерв’ю з експертами галузі та інтерактивні сесії запитань і відповідей у прямому ефірі. Окрім того, що DeepLearningAI є безцінним навчальним ресурсом, він також інформує своїх глядачів про останні тенденції в галузі машинного та глибинного навчання.

Ендрю Нг, відомий дослідник штучного інтелекту, який створив Google Brain, є засновником DeepLearningAI. Платформа здобула величезну світову популярність завдяки його спеціалізації з глибокого навчання на Coursera.