girafe-ai/ml-course

• 이것은 무엇인가: girafe-ai 그룹이 만든 첫 학기 기계 학습 과정의 전체 자료를 호스팅하는 GitHub 저장소입니다. 소프트웨어 라이브러리가 아니라 구조화된 과정 사이트입니다.

• 내용: 주간 일정(9월부터 11월까지)으로 각 주는 다른 ML 주제를 다룹니다. 각 주에 대해 저장소는 다음을 제공합니다:

  • 주제 이름(예: 입문, 나이브 베이즈와 kNN, 선형 회귀, SVM, PCA, 트리와 앙상블, 그래디언트 부스팅, 딥러닝 입문, 역전파, 드롭아웃과 배치 정규화, 임베딩과 seq2seq 모델),
  • 녹화된 강의 및 세미나 링크(YouTube),
  • 슬라이드 PDF,
  • 숙제(마감일 포함) 및 일부 실습.

• 형식: 일반적인 한 주는 강의와 세미나로 구성됩니다. 일부 주에는 마감일이 있는 숙제(23.59 AOE로 주어지는 표준 학술 마감 시간대)가 있지만, 다른 주는 선택 사항이거나 숙제가 없습니다. 한 주는 세미나 대신 시험/감독 작업을 언급하고, 다른 주는 강의가 취소되었지만 예비 세미나가 열렸습니다.

• 선수 조건: 과정은 저장소 내 별도 파일(prerequisites.md)에 선수 조건을 나열합니다. README는 그것들이 무엇인지 명시하지 않고 존재만 언급합니다.

• 추천 문헌: 세 권의 책이 제안됩니다:

  1. YSDA ML Book(러시아어 전용),
  2. 확률적 기계 학습: 입문(러시아어 번역 포함), 그리고
  3. 딥러닝 북(영어).

• 시험: 저장소 내에 시험 프로그램이 PDF 파일(approximate_program.pdf)로 제공됩니다.

• 사람들:

  • 주요 저자: Radoslav Neychev 및 Vladislav Goncharenko.
  • 기여자: Iurii Efimov, Nikolay Karpachev, Ivan Provilkov, Valery Marchenkov, Anastasia Ianina, Irina Rudenko, Fedor Ryabov.
  • 토론, 프로그램 검증 및 지원에 대해 여러 개인(YSDA의 Stanislav Fedotov, Konstantin Vorontsov, Vadim Strijov, Just Heuristic 포함)에게 감사를 표합니다.

• 추가 링크: README는 또한 별도 브랜치("ML trainings of Yandex 2023")와 추가 자료(extra_materials.md)를 가리키지만 더 이상 설명하지 않습니다.

• 언어에 대한 참고: 과정 자료는 러시아어와 영어가 혼합되어 작성되었습니다(제목, 주석, README 자체는 러시아어 사용). 그 이상의 언어 지원에 대한 주장은 없습니다.

README에는 설치, 사용법 또는 코드 예제가 언급되지 않았습니다. 이 저장소는 순수하게 과정 자료 허브입니다.