https://twitter.com/kanae_udemy/status/1560872379240579072
Hiroshi Takahashi
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
Python初学者のためのPandas100本ノック - Qiita
Information 2024/1/8： pandas , Polars など18を超えるライブラリを統一記法で扱える統合データ処理ライブラリ Ibis の100 本ノックを作成しました。長期目線でとてもメリットのあるライブラリです。こちらも興味があればご覧下さい。 Ibis 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9 2023/2/12： 大規模データを高速に処理可能なデータ処理ライブラリ Polars の 100 本ノックを作成しました。こちらも興味があればご覧下さい。 Polars 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/1386d14a136f585e504e はじめに この度、PythonライブラリであるPandasを効率的に学ぶためのコンテンツとして
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【言語処理100本ノック 2020】Pythonによる解答例まとめ - Qiita