#курс
И ещё один классный курс "Вероятностное машинное обучение" - Probabilistic Machine Learning (Summer 2020). Хорошо продуман, "крафтовый". Про сэмплирование, MCMC, гауссовские процессы и многое другое.
https://uni-tuebingen.de/en/fakultaeten/mathematisch-naturwissenschaftliche-fakultaet/fachbereiche/informatik/lehrstuehle/methoden-des-maschinellen-lernens/lehre/probabilistic-machine-learning/

Интерпретация моделей и диагностика сдвига данных: LIME, SHAP и Shapley Flow

https://habr.com/ru/company/ods/blog/599573/

Бесплатный Machine Learning University от Amazon
https://aws.amazon.com/machine-learning/mlu/

3 Tools to Track and Visualize the Execution of Your Python Code
https://www.kdnuggets.com/2021/12/3-tools-track-visualize-execution-python-code.html

Аналитика vs Data Science: как я ускорил поиск себя в профессии и нашел те самые задачи

https://habr.com/ru/company/jetinfosystems/blog/646475/

🔥Туториалы от Hugging Face

Это просто бомба! Тут в одном месте (тык) собраны материалы для всех основных задач в NLP, CV и Audio (см. картинку). Здесь есть примеры, видео с объяснениями, предобученные модели и даже датасеты.

P.S. Новость увидел тут.

#книга
Учебник по RL от Сергея Иванова - новая версия (исправленная), теперь на arxiv-е (на русском языке):
https://arxiv.org/abs/2201.09746

ML and NLP Research Highlights of 2021

by Sebastian Ruder

https://ruder.io/ml-highlights-2021/

17 бесплатных датасетов
https://labelme.ru/datasets-catalog

Retrieval Transformer в картинках
https://habr.com/ru/post/648705/

Few-Shot NER, или Как перестать размечать и начать жить

https://habr.com/ru/company/sberbank/blog/649609/

#курс
Табличка с курсами Стэнфорда (указано наличие материалов и видео):
https://burlachenkok.github.io/Courses-at-Stanford-relative-to-AI/

Machine Learning Simplified

A Gentle Introduction to Supervised Learning

https://themlsbook.com/

Проблемы современного машинного обучения

https://habr.com/ru/company/ods/blog/651103/

Deep Neural Nets: 33 years ago and 33 years from now

https://karpathy.github.io/2022/03/14/lecun1989/

20-21 мая в Университете Иннополис пройдет «Merge» - IT-событие, которое объединит представителей различных сфер IT: от тестировщиков и тимлидов до маркетологов и эйчаров. Более 1500 специалистов со всей России встретятся на одной площадке, чтобы обсудить актуальные тренды мира IT и поделиться своими успешными кейсами.

Этой весной конференция снова соберет более 150 спикеров-практиков из ведущих IT-компаний. Но программный комитет «Merge» всегда открыт новым идеям и новым спикерам.

Если у вас есть чем поделиться с IT-сообществом, то вот он - знак, которого вы ждали! Подайте свой доклад, пройдите отбор и заявите о себе на мощнейшем IT-событии года!

Стать спикером: https://clck.ru/drErA
До встречи на Merge!

LinkedIn опубликовал библиотеку FastTreeSHAP: Accelerating SHAP value computation for trees
https://github.com/linkedin/fasttreeshap

Лекции по технологиям промышленного программирования в национальном исследовательском университете "МИЭТ"
https://github.com/cqginternship/2021

MLOps и production подход к ML исследованиям
Курс стартует 28 марта на ods.ai
https://ods.ai/tracks/ml-in-production-spring-22

Немного курсов по матстатистике:

https://www.youtube.com/watch?v=KbB0FjPg0mw&list=PL2SOU6wwxB0uwwH80KTQ6ht66KWxbzTIo

https://www.edx.org/course/fundamentals-of-statistics

https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-650-statistics-for-applications-fall-2016/lecture-videos/ (тот же самый, только видео)

https://stepik.org/course/326/syllabus

Чистый AutoML для “грязных” данных: как и зачем автоматизировать предобработку таблиц в машинном обучении
https://habr.com/ru/company/ods/blog/657525/