Подборка лучших бесплатных курсов по машинному обучению + условия поступления на некоторые из них

https://bit.ly/3vSVacI

Сборник подробных читлистов по R

https://bit.ly/389ADc2

Как раскрасить черно-белую фотографию с помощью нейросетей: подробный гайд

https://bit.ly/39Hfl6b

"Анализ данных, обучение по прецедентам,
логические игры, системы WEKA, RapidMiner и MatLab" (учебное пособие от МГУ)

https://clck.ru/gtb5S

#top@datamining.team
ТОП 5 постов за апрель

1. Один из лучших курсов по нейронным сетям от Стэнфорда (CS231n)
https://bit.ly/3OuCZCT

2. Задачник по теории вероятностей от Оксфорда с решениями
https://bit.ly/3KmT7DP

3. Врываемся в Data Science: гайд для начинающих. От сбора данных до их визуализации и презентации.
https://bit.ly/38ottAw

4. Компактный читлист по Python; доступно скачивание в pdf
https://bit.ly/37cvRtT

5. Библиотека scikit-learn: перевод документации на русский язык
https://bit.ly/3DCl2xf

Видео о том, как искусственный интеллект учится играть в компьютерные игры

https://bit.ly/38cYffV

С какими сложностями сталкивается команда, предсказывающая продажи промо в "Магните", и как она их решает

https://bit.ly/3Fr62D6

Глоссарий по машинному обучению

https://clck.ru/gvJeX

Курс лекций по машинному обучению: от математических основ до прикладных моделей

https://clck.ru/gvJft

Сборник материалов по объектно-ориентированной статистической среде R

https://clck.ru/552g

Экзаменационные вопросы по машинному обучению на ВМК МГУ

https://clck.ru/gvJgE

5 ошибок, которые часто допускают при визуализации данных, и как их исправить

https://bit.ly/3laSVww

Искусственный интеллект в России: какие есть перспективы и как развивать собственные продукты в текущих условиях

https://bit.ly/39mUDZ4

Выбор правильной оценочной функции в машинном обучении: наглядный читлист

https://bit.ly/3FRDXVL

Доклады потока Big Data на конференции BeeTech 2.0: видео, описания к ним и презентации спикеров

https://bit.ly/3Mv9fEs

Мини-курс по обработке естественного языка для начинающих

https://bit.ly/3lmOoaA

С чего начать освоение машинного обучения: гайд для новичков

https://clck.ru/hYwCp

Книга для отработки навыков математического и компьютерного моделирования физических объектов методом Монте-Карло

https://bit.ly/3yNVTiB

Как роботов наделяют способностью манипулировать объектами, а также рассуждать о них: интерактивная статья с объяснениями и видео

https://bit.ly/3wwDVQb

Чем полезны большие данные в логистике и как применяются алгоритмы Big Data в этой отрасли

https://bit.ly/3LFDoj4

Курс по теории графов. Содержит теорию, которая очень нужна для понимания некоторых алгоритмов из задач на собеседованиях

https://bit.ly/3wHWvVw