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

Сборник разных архитектур сетей и мотивация к использованию каждой из них

https://bit.ly/3ap6jeu

Интерактивный гайд по UMAP (алгоритм ML, снижающий размерность). Очень интересные и красивые визуализации, можно двигать параметры и смотреть, как меняется картинка

https://bit.ly/39XxCMv

Книга с простыми объяснениями машинного обучения. Цель - показать, как работают основные алгоритмы на простых примерах.

https://bit.ly/3wTlDZm

Сложная, но интересная задача по теории вероятностей о точке, движущейся из одного угла квадрата в другой с некоторой вероятностью. Будет полезно тем, кто активно готовится к собеседованиям.

https://bit.ly/3tqrC6b

10 отличий соревнования на Kaggle от реального проекта: статья

https://bit.ly/3GreJhr

Подробный читлист по предиктивной аналитике в машинном обучении: от настроек до множества моделей

https://bit.ly/3a88Pp3

Курс по основам линейной алгебры. Состоит из коротких и понятных видео-уроков.

https://bit.ly/3t6yJQV