JSHstudio/machine-learning

머신러닝 입문자 혹은 스터디를 준비하시는 분들에게 도움이 되고자 만든 repository입니다. (This repository is intented for helping whom are interested in machine learning study)

Machine Learning Study 혼자 해보기

기여자 (Contributors)

HongJaeKwon, Seungwoo Han, Tae Heon Kim, Steve Kwon

더 많은 분들이 도움을 받으실 수 있도록, 좋은 공유 자료에 대하여 Pull Request를 날려주세요!

지식공유 (Knowledge Sharings)

블로그, 유튜브를 통해 지식공유를 실천하고 있습니다.

• 유튜브 채널
• 블로그

취지

This repository is intended for personal study in machine-learning

머신러닝 분야를 스스로 스터디 하는 많은 분들께 도움이 되고자 작성하였습니다.

온라인 상에서 좋은 분들이 공유해 주신 Lecture와 Blog를 참고하여 스터디 하실 수 있습니다.

직접 들은 강의는 코멘트하였으나, 지극히 개인적인 의견이 반영 되었습니다.

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동영상 강의 묶음, 재생목록 (Video Lectures)

Video 강좌는 제가 개인적으로 생각하는 순차적 학습 단계 입니다. 물론, 난이도와도 연관이 있습니다.

파이썬 (Python), 데이터분석 (Pandas, Numpy), 시각화 (Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Folium)

• 생애 첫 코딩 - 파이썬 (김정욱)
  • 코딩 학원을 운영하고 있는 김정욱 대표의 파이썬 입문 강좌 (3시간). 라이트 과정은 무료로 제공하고 있습니다.
• 파이썬 강좌 코딩 기초 강의 Python | 김왼손의 왼손코딩
• 딥러닝을 위한 파이썬 - 신경식님
• NumPy(넘파이) 기본 - T아카데미
• Pandas 기본기 다지기 - T아카데미
• Pandas로 하는 시계열 데이터분석 - T아카데미
• 입문자를 위한 파이썬 기초 따라잡기 - 재즐보프
• 파이썬 데이터 시각화 튜토리얼 - 재즐보프

수학 (Mathmatics) & 통계 (Statistics)

• 선형대수 기초 - 3Blue1Brown
• Mathematical Monk Youtube(영문)
  • 딥러닝에 관련된 수학을 굉장히 쉽게 풀어놓은 유튜브.
• 딥러닝을 위한 선형대수학 - 올바른 수학교육 연구소
• 딥러닝 수학 강의 - 모두의연구소 Chanwoo Timothy Lee 님
  • 직접 손글씨로 딥러닝 수학의 원리를 이해하는데 도움이 되는 강의

머신러닝 (Machine Learning) & 딥러닝 (Deep Learning)

• Machine Learning by coursera - Andrew Ng

  • 머신러닝을 처음 접하는 사람들을 위한 입문용 강좌. 무려 거장이신 Andrew Ng 교수님이 쉽게 설명해 주는 강의를 들을 수 있음.

• 밑바닥부터 시작하는 머신러닝 - 최성철 교수님(TEAMLAB)

  • 머신러닝 스터디에 본격적으로 들어가기에 앞서 "데이터 과학을 위한 파이썬 입문" 추천. 다만 강의는 인프런에서 유료 (3만 3천원), 유튜브에서도 청취가능

• 모두를 위한 딥러닝 시즌 1 (Tensorflow) - 김성훈 교수님

  • 입문용으로 최고의 강의임. tensorflow와 익숙하지 않아도 예제를 보면서 차근 차근 따라할 수 있음.

• 고등학교 수학만 알면 따라할 수 있는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 - 바람님

  • 바람님께서 유튜브 채널에 공개한 딥러닝 오픈 강의. 입문자도 이해하기 쉽게 설명.

• 딥러닝 홀로서기 - Idea Factory KAIST

  • 입문용으로 딥러닝에 대한 전반적인 이해를 위한 강의. 강의별 코드도 제공

• CS231n (영문) - Stanford

  • 영어로 진행되는 강좌. 영어가 익숙하다면 제일 먼저 이 강의를 듣고 개념을 정리하는 것을 추천.

• 캐글실습으로 배우는 데이터사이언스 - 오늘코드

  • 입문자를 위하여 이해하기 쉽게 설명해주는 강의이며, 캐글을 경험하지 못한 분들은 입문용 강의로 추천.

• 청와대 국민청원 데이터로 파이썬 자연어처리 입문하기 - 오늘코드

• Deep Learning by GOOGLE - Udacity

  • 평균 1분 내외의 굉장히 짤막한 강의로 이루어져 있음. 어느 정도 중급 단계에서 실전 코딩을 해보기 위하여 듣는 것을 추천 (Assignment를 완료해 보는 것을 추천)

• DEEP LEARNING, Spring 2020 - NYU CENTER FOR DATA SCIENCE

  • 딥러닝의 거장 얀 르쿤 교수님과 Alfredo Canziani 의 딥러닝 강의. 슬랑이드와 렉쳐를 제공하며, 한국어 자막은 진행중입니다.

• 테리의 딥러닝 토크

  • 딥러닝에 대한 강좌라기 보다는 보다 재밌게 에피소드 별/ 카테고리 별로 짧고 쉽게 설명해 주시는 강의. 지루하지 않고 재밌게 들을 수 있으며, 알기 쉽게 설명해 주는 것이 포인트 (개념 정리용).

• TensorFlow2 강의 - Shin's Lab

  • 깔끔한 설명과 수학에 대한 친절한 설명까지 곁들여진 강의. 강의자의 전달력이 좋고, 코드 설명과 더불어 논문에 대한 내용도 다룬다.

• Pytorch Zero To All (영문) - 김성훈 교수님

• 모두를 위한 RL강좌 - 김성훈 교수님

• 논문으로 시작하는 딥러닝 - 최성준님

주제별 (By Subjects)

• 수학 (Mathmatics)
• 통계 (Statistics)
• 머신러닝 (Machine Learning)
• 딥러닝 (Deep Learning)
• 최적화 & AutoML (Optimization-AutoML)
• 메타러닝 (Meta Learning)
• 시각화 (Visualization)
• 캐글 & 데이콘
• 블로그 (Blogs)
• 깃헙 저장소 (GitHub)
• 웹사이트 (Web Sites)
• 위키독스 (Wiki Docs)
• 유튜브 채널 (YouTube Channel)
• 논문 읽기 (YouTube)
• 데이터 사이언티스트 스토리 (Data Scientist Story)
• 페이스북 그룹 (Facebook Groups)
• 오픈데이터
• 텐서플로우 자격증
• 기타

수학 (Mathmatics)

• 기초

  • 머신러닝, 딥러닝을 위한 기초 수학 - 테디노트
  • 수학 기호 - 리브레 위키
  • 자연상수 e가 필요한 이유 - 공돌이의 수학정리노트
  • What is ln (Natural Logarithm) - Arnold Tutoring

• 미분

  • 미분과 편미분(Ordinary Derivative & Partial Derivative) | 인공지능 및 컴퓨터 비전을 위한 수학 핵심 개념노트(Mathematics for AI) - 동빈나님
  • 머신러닝/딥러닝 수학 입문 2강 - 미분 | T아카데미
  • 쌍곡선 함수란? (hyperbolic functions) - 만만한수학TV(이상준 교수님)

• 유사도

  • 컴퓨터가 두 데이터(이미지 혹은 자연어)의 유사성을 측정하는 방법: 유클리드 거리, 코사인 유사도 - 동빈나님

• 선형대수

  • 머신러닝/딥러닝 수학 입문 4강 - 선형대수 | T아카데미

• 기타

  • 그래핑 계산기 - Desmos
    • 그래픽 계산기로 수학 공식을 그래프로 웹상에서 그려서 시각화해 줍니다.

통계 (Statistics)

• 통계 종합
  • 경영통계분석 - 이상철 교수님
    • 통계학 입문자에게 듣기 굉장히 편하며, 입문자들도 알아듣기 쉽게 설명해 주시는 강의 입니다.
  • 제대로 시작하는 기초 통계학 - 노경섭님
  • 통계 공식과 개념들 한번에 총정리 해드립니다. (이산확률분포, 이항분포, 연속확률분포, 확률밀도함수, 표준정규분포, 표준화공식, 임의추출, 표본평균, 통계적추정, 모평균의추정) - 알고리즘성남학원
• p-value
  • P-값(p-value)는 무엇인가? - Sapientia a Dei님
  • P-Value - 김성범 교수님
• 가설
  • 가설검정 (미리 알고 학습하면 훨씬 편해요.) - 노경섭님
  • 가설검정 (가설검정과 유의수준) - 노경섭님
  • 귀무가설 vs. 대립가설 중 하나를 선택하기 위한 증거, p-value - Data Scientist이지영님
• 분포
  • 확률분포1(확률분포, 균등분포, 정규분포, 표준정규분포) - 노경섭님
  • 확률분포2(이항분포, 베르누이시행, 베르누이분포, 이항분포의 확률계산) - 노경섭님
  • 확률분포3(포아송 분포, 푸아송 분포, 람다 변화에 따른 곡선의 변화 확인) - 노경섭님
  • 정규분포 (Normal Distribution) - 김성범 교수님
  • 일양분포 (Uniform Distribution) - 김성범 교수님
• 추정, 신뢰구간
  • 신뢰구간 정확하게 이해하기 - Data Scientist이지영님
  • 추정 (점추정, 구간추정, 신뢰구간) - 노경섭님
  • 추정 (모평균의 구간추정, 표본의 크기결정) - 노경섭님
  • 추정 (모집단 비율 및 모집단 분산의 구간추정) - 노경섭님
• 베이즈 이론
  • Bayes theorem - 3Blue1Brown
• 푸리에 변환
  • 푸리에 변환이 대체 뭘까요? 그려서 보여드리겠습니다. - 3Blue1Brown

머신러닝 (Machine Learning)

• 경사하강법 (Gradient Descent)

  • 경사 하강, 신경 네트워크가 학습하는 방법 | 심층 학습, 2장 - 3Blue1Brown
  • 경사하강법 기본 개념 (수학편) - 테디노트
  • 경사하강법 파이썬 코드로 구현 - 테디노트
  • 경사법 이해 - 바람님

• 오차 역전파 (Back Propagation)

  • Yes you should understand backprop
  • Stanford - CS231n - Introduction to Neural Networks
  • Stanford - CS231n - Backpropagation(한글설명) - Kyoseok Song님
  • 오차역전파의 이해 - 테디노트
  • 신경망의 역전파 - Chanwoo Timothy Lee님
  • 인공지능을 위한 머신러닝 알고리즘 7강 역전파 - TAcademy

• 손실 함수 (Loss Functions)

  • Stanford - CS231n - Loss Functions and Optimization

• 선형회귀 (Linear Regression)

  • 최소제곱법 증명 - 테디노트
  • Least Squares Estimators 증명 - jbstatistics
  • 최소자승법 - Least Squares Criterion Part 1 - patrickJMT
  • 최소자승법 - Least Squares Criterion Part 2 - patrickJMT
  • 머신러닝의 기초 - 선형 회귀 한 번에 제대로 이해하기 (30분만 투자해봐요!) - 동빈나
  • 회귀분석 증명 - 최소자승법(Least Square Method)으로 모수 추정하기 - Data Scientist이지영님
  • Linear Regression(선형회귀) 이해하기 - 허민석님
  • 선형과 비선형의 차이 - 허민석님
  • 머신러닝/딥러닝 수학 입문 5강 - 회귀분석 (Regression) | T아카데미

• Norm (L1 & L2)

  • 머신러닝/딥러닝 수학 입문 6강 - L1/L2 정규화 (Regulaization) | T아카데미
  • Norm (L1, L2) - 허민석 님

• Lasso, Ridge, ElasticNet

  • 정규화 모델2 - LASSO, Elastic Net - 김성범 교수님

• Support Vector Machine (SVM)

  • SVM 모델 (1) - 김성범 교수님
  • SVM 모델 (2) - 김성범 교수님

• KNN (K-Nearest Neighbors)

  • kNN(k-Nearest Neighbors) 최근접 이웃 알고리즘 - 허민석님

• 로지스틱 회귀(Logistic Regression)

  • 로지스틱회귀모델 1 (로지스틱함수, 승산) - 김성범 교수님
  • 로지스틱회귀모델 2 (파라미터 추정, 해석) - 김성범 교수님

• 의사결정나무(Decision Tree)

  • 의사결정나무모델 1 (모델개요, 예측나무) - 김성범 교수님
  • 의사결정트리 (Decision Tree) 알고리즘 쉽게 이해하기 - 허민석님

• 차원축소

  • PCA 차원 축소 알고리즘 및 파이썬 구현 - 허민석 님
  • Principal Component Analysis (PCA, 주성분 분석) - 김성범 교수님

• 군집 (Clustering)

  • 군집분석 개론 - 김성범 교수님

딥러닝 (Deep Learning)

• 개요

  • 신경망이란 무엇인가? | 1장.딥러닝에 관하여 - 3Blue1Brown

• Convolution Neural Networks (CNN)

  • Stanford - CS231n - Convolution Neural Networks
  • CNN의 효율성: Stride와 MaxPooling - 혁펜하임님
  • ML lab11-1: TensorFlow CNN Basics - 김성훈 교수님

• Recurrent Neural Networks (RNN)

  • Stanford - CS231n - Recurrent Neural Networks
  • Programming LSTM with Keras and TensorFlow
  • RNN 기초 (순환신경망 - Vanilla RNN) - 허민석님
  • LSTM 쉽게 이해하기 - 허민석님
  • (CS231n 한글설명) RNN, LSTM - 송교석님

• 자연어 처리 (Natural Language Processing)

  • 딥러닝을 이용한 자연어 처리 - 조경현 교수님
  • Stanford - Natural Language Processing with Deep Learning
  • 트랜스포머(어텐션 이즈 올 유 니드) - 허민석님
  • Transformer: Attention Is All You Need (꼼꼼한 딥러닝 논문 리뷰와 코드 실습) - 동빈나님
  • (CS231n 한글설명) Attention - 송교석님
  • 시퀀스 투 시퀀스 + 어텐션 모델 - 허민석님
  • Seq2Seq: Sequence to Sequence Learning with Neural Networks - 동빈나님
  • 자연어 언어모델 "BERT"

• 음성인식 (Speech Recognition)

  • 딥러닝 기반 음성인식 기초 - T아카데미

• 객체탐지 (Object Detection)

  • Object Detection - Deeplearning.ai

• 강화학습 (Reinforcement Learning)

  • 강화학습 - 김성훈 교수님
  • 강화학습(영문) - 데이비드 실버 교수님
  • 강화학습 개론(10강) - 팡요랩
  • 쉽게구현하는 강화학습(2강) - 팡요랩
  • 강화학습 입문하기(season 1) - T아카데미
  • 강화학습 입문하기(policy gradient) - T아카데미

• 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network)

  • 1시간만에 GAN 완전 정복하기 - 네이버 D2
  • GAN: Generative Adversarial Networks (꼼꼼한 딥러닝 논문 리뷰와 코드 실습) - 동빈나님
  • Basic of GAN - 딥러닝 홀로서기 by Idea Factory KAIST
  • DC GAN - 딥러닝 홀로서기 by Idea Factory KAIST
  • DC GAN 논문 이해하기 - YBIGTA
  • Finding connections among images using CycleGAN - naver d2
  • 머신러닝/딥러닝 강의 - 016 CycleGAN 한방에 끝내기 - hanyoseob님

• 기타

  • Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning
    • Andrew Ng 교수님이 직접 진행하는 DNN 개선을 위한 아이디어. 딥러닝 모델의 세부 내용을 더욱 자세히 이해하고 싶다면 꼭 들어보는 것을 추천.
  • Why Does Batch Norm Work? (Batch Norm이 좋은 이유) - Andrew Ng교수님
  • Adam Optimization Algorithm - Andrew Ng교수님

최적화 & AutoML (Optimization & AutoML)

• 유전 알고리즘 기반
  • 최단 경로 검색 인공지능 feat.유전알고리즘, TSP
• 베이지안 기반
  • [ML] 베이지안 최적화 (Bayesian Optimization)
• 하이퍼밴드 기반
  • Hyperband 논문 설명
• Neural Architecture Search
  • NASnet 설명
  • ENAS 설명
  • PNAS 설명

메타러닝 (Meta Learning)

• 이론
  • Meta-Learning: Learning to Learn Fast 설명
• 메타 강화학습
  • Meta Reinforcement Learning 설명

시각화 (Visualization)

• Bokeh
  • 대화형 웹 시각화 Bokeh - 재즐보프

기타 (Others)

• Azure 머신러닝
  • Azure 머신러닝 - 퇴근후딴짓
• 데이터베이스
  • RDBMS와 SQL 맛보기 - T아카데미
• 페이스북 Prophet
  • 페이스북 Prophet으로 삼성전자 주가 예측하기! (시계열 데이터 예측) - 테디노트
  • 시계열 데이터 분석#1: 페이스북 Prophet, 빠른시작 - 퇴근후딴짓
  • 시계열 데이터 분석#2: 페이스북 Prophet, Saturating Forecasts - 퇴근후딴짓
  • 시계열 데이터 분석#3: 페이스북 Prophet, Trend Change points - 퇴근후딴짓

캐글 & 데이콘

캐글이 처음이라면?

Hello Kaggle!

• Hello Kaggle! - stevekwon211 님
  • 캐글에 대한 소개, 컨트리부터 되기, 대회 진행하는 법, 데이터셋, API 등이 설명되어 있는 문서

강의 & 강연

정형데이터

• 정형데이터 분석 노하우 - T아카데미
  • 캐글, 데이콘 대회 (정형 데이터) 분석 노하우, 접근 방법에 대한 강의

강연

• Deep Learning Practitioner의 캐글 2회 참가기 - 김일두 (Kakao) 님

노트북

• Feature Engineering Techniques - Chris Deotte

캐글 & 데이콘 대회 분류

입문 (For Beginners)

• Titanic: Machine Learning from Disaster
  • 타이타닉 생존자 예측 대회. 사망/생존자 분류 대회
• Bike Sharing Demand
  • 자전거 수요 예측 대회. 수요를 예측하는 회귀예측(regression) 대회
• Home Credit Default Risk
  • 신용 불량에 대한 리스크 예측 대회 (ROC-AUC)
• House Prices: Advanced Regression Technique
  • 집값 예측 대회 (회귀 예측)

비전 (Vision)

• Digit Recognizer
• Facial Keypoints Detection
• Dogs vs. Cats
• Right Whale Recognition
• Intel & MobileODT Cervical Cancer Screening

시계열 (Time Series)

• Web Traffic Time Series Forecasting
• Recruit Restaurant Visitor Forecasting
• Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting
• Rossmann Store Sales

음성

• TensorFlow Speech Recognition Challenge

블로그 (Blogs)

• 테디노트

  • 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 블로그

• 생새우초밥집

  • 통계 관련 지식이 잘 정리되어 있는 블로그

• 데이터 사이언스 스쿨

  • 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝 학습자라면 꼭 한번 씩은 가본 웹사이트. 노트북 정리가 잘 되어 있다. 운영자님께서 수학 강의도 하신다.

• 공돌이의 수학정리노트

  • 머신러닝, 딥러닝에 꼭 필요한 수학을 정리한 블로그

• 텐서 플로우 블로그

  • 설명이 굳이 필요하지 않음. 텐서플로우를 다룬다면 모를리 없는 박해선님의 블로그. 좋은 책 번역을 많이 해주신다.

• 파이썬 킴

  • 김성훈 교수님의 "모두를 위한 딥러닝 시즌 1" 강좌별 정리가 되어 있는 블로그

• 안수빈님의 블로그

  • 시각화에 대한 내용이 굉장히 정리가 잘 되어있는 블로그

• LOVIT X DATA SCIENCE 블로그

  • 연구 내용 중심의 데이터 사이언스 관련 블로그. 전문적인 내용이 많이 게재되어 있는 곳.

• Google - Tensorflow Get Started (영문)

  • Google의 공식 document 사이트 이며, Tensorflow 의 기본 구현 방법 튜토리얼

• Laon People - Machine Learning

• ratsgo's blog

  • 자연어 처리 분야 뿐만 아니라, 다른 딥러닝 관련 글도 퀄리티가 높다. 다만, 이해에 조금 어려운 부분도 있다.

• 수아랩 이호성님 블로그

  • 수준 높은 논문을 정리한 글들이 많다. 논문 스터디에 대하여 요약된 글도 좋다.

• 매주 한편씩 글을 작성하는 자연어처리 블로그 - 위클리 NLP

  • 매주 한 편씩 자연어처리 관련 블로그 글을 게재하며, 퀄리터 또한 우수하다.

• 한국어 임베딩 깃험

  • 한국어 임베딩 도서 튜토리얼 페이지. 한국어 자연어처리에 관심있는 분들은 한 번쯤 보시길.

• 추천 시스템 - 알고리즘 트렌드 정리

  • 추천 시스템 알고리즘 트렌드에 대하여 자세히 정리된 블로그

• Team AI Korea

• AI Dev - 인공지능 개발자 모임

• TensorFlow 한글 문서

• Agustinus Kristiadi's Blog (영문)

• Colah's Blog (영문)

• 강화학습 정리 - 오태호님

깃헙 저장소 (GitHub)

튜토리얼(Tutorial)

• 스탠포드 강의 한글 번역 repo - AIKorea.org
  • 스탠포드 강의 요약본을 한글로 번역한 github repo
• pytorch-tutorial
  • 10,000개 이상의 스타를 받은 PyTorch 튜토리얼 깃헙
• TensorFlow Example Source Code
• 텐서플로우 공식 깃헙(한글)
  • 텐서플로우 공식 운영중인 깃헙이며, 튜토리얼과 가이드가 있습니다.
• 최성준님의 깃헙
  • tensorflow를 활용한 많은 튜토리얼이 있음
• Tensorflow2.0 Tutorial - 허민석님
  • 허민석님이 진행하는 유튜브 TensorFlow 2.0 강의와 실습자료가 있는 깃헙

강의(Lecture)

• 김성훈 교수님 - Deep Learning Zero To All
  • 김성훈 교수님 유튜브 강의 (밑바닥부터 시작하는 딥러닝) 깃헙
• deepLearningOpenLecture - 바람님
  • 유튜브 채널 바람님의 딥러닝 강의 실습 파일 깃헙

자연어처리(Natural Language Processing

• 한국어 임베딩 깃험
  • 한국어 임베딩 도서에 관한 자료를 받아볼 수 있는 깃헙. 데이터 셋을 다운로드 받을 수 있습니다.
• 텐서플로2와 머신러닝으로 시작하는 자연어처리
  • 최근 발간된 텐서플로2와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리 서적에 대한 샘플 코드가 수록되어 있는 깃헙.
• 자연어 처리 실무 깃헙 - 김웅곤님
  • BERT, Transformer등 실무 코딩을 다룹니다. (colab 파일 제공)
• 국민은행 - KB-ALBERT-KO
  • 국민은행에서 공개한 한글 ALBERT 모델
• 카카오 Khaiii 형태소 분석기
  • 카카오에서 개발한 형태소 분석기 (Khaiii) 공식 깃헙
• 한글 자연어처리 기법 모음
  • 직접 실행해 볼 수 있는 Colab 파일입니다. 각 종 한글 데이터 전처리 기법들을 모아 놓았습니다.
• Text Analysis - 고려대 DSBA 강필성 교수님
  • 강의 슬라이드와 교안까지 깔끔하게 정리되어 있는 깃헙. 쉽고 템포를 천천히 강의해 주시기 때문에 듣기 편하고 이해가 비교적 쉽습니다.

GAN

• Keras GAN
  • Keras를 활용한 GAN구현
• Keras-DCGAN
  • DCGAN에 대한 Tutorial
• Keras-WGAN
• 미술관에 GAN 딥러닝
  • GAN에 관련된 번역 서적 실습용 GitHub repo 입니다. 다양한 예제들이 보기 쉽게 제공됩니다.
• Gan ZOO
  • GAN에 관한 사실상 거의 모든 논문이 정리된 깃헙

논문

• terryum - awesome-deep-learning-papers
  • 딥러닝 관련 논문을 매우 잘 정리해 놓은 깃헙

서적 예제

• 파이썬 코딩의 기술 (Effective Python) - 길벗출판사
  • 파이썬을 배우기 위한 서적 연습문제 및 예제 소스코드 제공
• Pandas, Numpy, Visualization - PythonDataScienceHandbook 튜토리얼
  • PythonDataScienceHandbook 튜토리얼이 잘 정리된 colab. Pandas, Numpy, Visualization관련된 실습을 진행할 수 있습니다.
• 모두의 딥러닝 개정2판 - 길벗출판사
  • 모두의 딥러닝 연습문제 및 예제 소스코드 제공
• 머신러닝을 다루는 기술 with 파이썬, 사이킷런 (2020)
  • 서적의 연습문제 및 예제 소스코드 제공
• 핸즈온 머신러닝
  • 핸즈온 머신러닝 서적의 예제 및 소스코드 제공
• 파이썬 머신러닝 완벽가이드
  • 권철민님의 파이썬 머신러닝 완벽가이드 깃헙. 인프런에서 강의와 서적을 함께 보면 좋은 깃헙.

웹사이트 (Web Sites)

• 머신러닝 용어집
  • 머신러닝 용어들이 정리되어 있는 구글 developer 사이트.
• 10 minutes to pandas
  • 10분안에 빠르게 끝내는 판다스 훓어보기 (주요 api 위주로 진행하는 튜토리얼)
• 20 minutes to matplotlib
  • 20분안에 빠르게 훓어보는 matplotlib (주요 api 위주로 진행하는 튜토리얼)
• Paper With Code
  • 논문과 관련된 깃허브 저장소를 동시에 제공합니다.
• Codetorial
  • numpy, matpoltlib, tensorflow 뿐만 아니라 파이썬에서 많이 사용되는 라이브러리들에 대한 튜토리얼들이 정리되어 있습니다.
• Keras Examples
  • 케라서 공식 도큐먼트에서 제공되는 example 예제 모음. 300줄 이하의 코드로 구성되어 있으며, 다양한 기본 예제들이 있다.
• 자연어처리 100제
  • 자연어 처리 관련된 문제 100제를 풀어보는 사이트
• 자연어(NLP) 처리 기초 정리
• Machine Learning Mastery(영문)
  • 머신 러닝 개념을 파이썬 코드를 통해 직접 구현해 볼 수 있습니다. 제공해 주는 Python 코드 예제가 좋습니다.
• Deep Note
  • Jupyter Notebook에 도전장을 내미는 데이터 사이언스 Notebook. 궁금하신 분들은 사용해 보시길!
• OpenAI Spinning Up
  • OpenAI의 강화 학습 교육 자료
• GUI for TensorFlow
  • GUI로 텐서플로우 모델 만들기
• arXiv - 논문저장소
  • 논문 저장소. 인공지능, 프로그래밍 등 거의 모든 논문을 찾아볼 수 있다.
• arXiv sanity
  • 일정 기간동안 원하는 주제에 대한 인기 있는 arXiv 논문을 볼 수 있다.

위키독스 (Wiki Docs)

• Dive into Deep Learning

  • 코드, 수학, 토론이 함께하는 대화형 딥러닝 학습서라고 나와있으며, 강력 추천 하고 다만, 한글 번역은 완벽하지 않음. 꼭 한번 살펴 보시길!

• 점프 투 파이썬

  • 파이썬을 책으로 배우고 싶다면!

• 초보자를 위한 파이썬 300제

  • 파이썬 기초 문법에 대한 300제 수록.

• Machine Learning 강의노트

  • Andrew Ng 교수님의 강의내용을 정리한 노트. 정말 잘 정리되어 있음.

• PyTorch로 시작하는 딥 러닝 입문

  • PyTorch를 위키독스로 배우고 싶다면

• 딥러닝을 이용한 자연어 처리 입문

  • 자연어 처리 위키독스 (텐서플로우).

• 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 심화

  • 조경현 교수님의 강의를 정리한 노트.

• 파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩

  • 증권사 연동 API를 활용한 트레이딩을 가능하게 해주는 파이썬 Wiki!

• 빅데이터 - 하둡, 하이브로 시작하기

  • 하둡, 하이브에 대한 내용 수록

• 빅데이터 - 스칼라(scala), 스파크(spark)로 시작하기

  • 스칼라, 스파크를 배우고 싶다면

유튜브 채널 (YouTube Channel)

• SKPlanet TAcademy

  • 인공지능 강의 뿐만아니라 테크 분야의 다양한 분야의 정말 좋은 강의를 무료로 제공합니다.

• 빵형의 개발도상국

  • 재미난 인공지능을 활용한 다양한 프로젝트를 진행해보고 풀이까지 쉽게 제공.

• 한요섭님 - 딥러닝

  • 논문에 대한 리뷰, 구현까지 쉽게 설명해주시는 강의형 영상이 있습니다.

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