머신 러닝, 딥러닝, 데이터 사이언스 공부, 개발에 도움되는 사이트 모음

이 글에서는 제가 머신러닝을 공부하면서 유용했던 사이트들을 정리하고 있습니다.

꾸준히 업데이트를 진행하고 있습니다. 추천하시는 사이트가 있다면 댓글로 적어주세요.

 

Awesome List

• Awesome Recurrent Neural Networks https://github.com/kjw0612/awesome-rnn
• Awesome Deep Vision https://github.com/kjw0612/awesome-deep-vision
• Awesome Random Forest https://github.com/kjw0612/awesome-random-forest
• Awesome Deep Learning https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning
  • A curated list of awesome Deep Learning tutorials, projects and communities.
• Awesome - Most Cited Deep Learning Papers https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers
• Project Based Learning https://github.com/tuvtran/project-based-learning

 

 

Blog

• 라온 피플 Vision 블로그 https://blog.naver.com/laonple/220463627091
  • 라온 피플이라는 Computer Vision 회사에서 운영 중인 블로그입니다.
  • CNN의 기초부터 이미지 처리 분야에서 SOTA 받은 모델들의 설명까지 쉽게 포스팅되어 있어 공부할 때 정말 좋습니다.
• ratsgo's 블로그 https://ratsgo.github.io/blog/categories/
  • ratsgo님의 블로그입니다. 머신러닝, 자연어 처리에서 정말 많은 부분을 자세하게 설명하십니다.
  • 블로그의 카테고리에서 찾아 읽은 포스팅은 별로 없지만 어떤 기법이나 용어를 구글에 검색했을 때 가장 많이 들어간 블로그입니다.
• 데이터 사이언스를 공부하고 싶은 분들을 위한 글 https://github.com/Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science
  • 데이터 사이언스, 머신러닝을 공부하면서 꼭 한 번씩은 고민해봤던 주제들에 대한 글이 적혀있습니다. 
  • 해당 분야를 공부하신다면 한번 둘러보시는 걸 추천드립니다.
• 송호연 - 인공지능 1학년 브런치 https://brunch.co.kr/magazine/ai-first
  • 네이버에서 AI Research Engineer로 일하고 계신 송호연 님의 브런치입니다. 
  • AI에 대한 송호연 님의 생각부터 다양한 개념, 실습 등에 대한 포스팅이 올라옵니다. 
• 카카오 - AI 브런치 https://brunch.co.kr/magazine/kakaoaireport
  • 카카오의 AI 브런치입니다.
  • 카카오에서 진행하는 AI 프로젝트와 새로운 소식들에 대한 포스팅이 올라옵니다.
• 솔라리스의 인공지능 연구실 블로그 http://solarisailab.com/deep-learning
  • 다양한 딥러닝 관련 자료가 포스팅되어 있고 카테고리별로 정리가 잘 되어있습니다.
• 카카오 Brain 블로그 https://www.kakaobrain.com/blog
  • 카카오 Brain에서 작성하는 블로그입니다.
  • 다양한 프로젝트에 대한 포스팅이 올라와 많은 Insight를 얻을 수 있습니다.
• Google AI Blog https://ai.googleblog.com/
• Skelter Labs - PingPong Blog https://blog.pingpong.us/
• miscellaneous - practicalcryptography - http://www.practicalcryptography.com/miscellaneous/machine-learning/
  • This section will talk about some algorithms commonly used for machine learning.

 

Book

• 머신러닝 관련 도서 로드맵 https://www.mindmeister.com/812276967/_?fullscreen=1
  • 밑바닥부터 시작하는 딥러닝의 역자 개앞 맵시님이 만든 데이터 사이언스, 머신러닝 관련 도서 로드맵입니다.
  • 어떤 분야의 책을 찾아볼 때 한 번씩 둘러보기 좋은 것 같아요.
• PRML정리 문서 http://norman3.github.io/prml/
  • PRML(Pattern Recognition & Machien Learning, Bishop)을 정리한 문서입니다. 대부분의 챕터가 정리돼서 올라와 있습니다.
• 딥러닝을 이용한 자연어 처리 입문 https://wikidocs.net/book/2155
  • 위키 독스에 딥러닝을 이용한 자연어 처리 입문이라는 제목으로 원준 님이 작성해주신 책입니다.
  • 무료로 오픈되어 있으며 꾸준히 업데이트를 진행하고 계십니다.
  • 자연어 처리 공부를 시작하면서 가장 많이 방문한 페이지 중 하나인 것 같아요. 

 

Course

• 구글의 머신러닝 단기집중과정 https://developers.google.com/machine-learning/crash-course 
  • 구글에서 머신러닝 기초 개념부터 실습까지 강의를 제작하여 제공해주고 있습니다.
  • 머신러닝 공부를 하면서 정말 애용하는 사이트 중 하나입니다.
• 데이터 사이언스 스쿨 https://datascienceschool.net/
  • 데이터 사이언스와 머신러닝에 대한 강의와 포스팅들을 볼 수 있습니다.
• 다핏 (Dafit) http://www.dafit.me/home
  • 데이터 사이언스를 공부할 수 있는 강의와 실습을 제공합니다.
• Full Stack Deep Learning , [Berkely Boot Camp] https://course.fullstackdeeplearning.com/
  • 딥러닝의 기본적인 것들을 이미 알고있는 사람들이 실제로 DL Production을 만드는 과정을 이해하기 위한 강의다.

 

Competition

• Kaggle
  • 데이터 사이언스를 공부하면서 모르는 사람을 찾는 게 더 힘들 것 같은 데이터 분석 및 예측 모델 대회 플랫폼입니다.
  • 다양한 데이터셋과 다른 사람이 작성한 Kernel로부터 많은 insight를 얻을 수 있습니다.
• Kaggle Winning Solutions 
• Dacon
  • 한국의 데이터 분석 대회 플랫폼입니다.
• Kakao Arena
  • 카카오에서 주최하는 대회 플랫폼입니다.

 

 

CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

• 2020 Syllabus http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html
• 2020 Note and Assignment https://cs231n.github.io/
• 2017 Syllabus and Video http://cs231n.stanford.edu/2017/syllabus.html
• [Korean] 2016 Note and Assignment http://aikorea.org/cs231n/

 

Dev

• Deep Learning Models https://github.com/rasbt/deeplearning-models
  • A collection of various deep learning architectures, models, and tips for TensorFlow and PyTorch in Jupyter Notebooks.
• Hugging Face - Transformers https://huggingface.co/transformers/index.html

 

Paper

• Papers with Code https://paperswithcode.com/
  • 논문과 코드, SOTA논문들이 정리되어 있습니다.

 

Visualization

• Matplot Cheetsheets 

 

Youtube

• 딥러닝논문읽기모임 https://www.youtube.com/channel/UCDULrK2OJsiDhFroa2Aj_LQ
• Minsuk Heo 허민석 https://www.youtube.com/channel/UCxP77kNgVfiiG6CXZ5WMuAQ
• Yannic Kilcher https://www.youtube.com/channel/UCZHmQk67mSJgfCCTn7xBfew
• AI Holic youtube.com/channel/UC7O3FUfsi3DTc5dYTC57YTA
• 서울대학교AI연구원 https://www.youtube.com/channel/UCrBnlsMvvKlRgUESkV_CwXA
• 빵형의 개발도상국 https://www.youtube.com/channel/UC9PB9nKYqKEx_N3KM-JVTpg
• SKplanet Tacademy https://www.youtube.com/channel/UCtV98yyffjUORQRGTuLHomw
• 3Blue1Brown https://www.youtube.com/channel/UCYO_jab_esuFRV4b17AJtAw
• 모두의연구소 https://www.youtube.com/channel/UCv4U1uZvuxopMj8xiPXIBMQ/videos

 

미분류

• 데이터 관련 직군을 정리해보자 https://brunch.co.kr/@itschloe1/38?fbclid=IwAR154WL_8eVGICtjABWA-4-9MjzCTn9DJwBDs7d4LaqtI3gjIbE-cw1ztZs
• 국내 자연어 처리 기술을 연구 및 개발하는 스타트업 목록 https://github.com/Huffon/nlp-startups
• 한국어 NLP 데이터셋 모음 https://datasetfinder.blogspot.com/2020/04/dataset.html?spref=fb&m=1
• 데이터 사이언스를 공부하고 싶은 분들을 위한 글 https://github.com/Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science
• 인공지능이란?_TCP School