Repositórios do GitHub para estudar Machine Learning

Repositórios do GitHub para estudar Machine Learning

Machine Learning é um assunto que está em alta. De acordo com uma pesquisa feita em 2022 pela McKinsey, quase metade das empresas americanas utilizaram Machine Learning em seus processos internos. 

Antes que você pergunte, Machine Learning, também conhecido como aprendizado de máquina, é um ramo da Inteligência Artificial que se concentra em criar sistemas que podem aprender a partir de dados. São sistemas treinados para realizar uma determinada tarefa. Eles podem aprender e melhorar seu desempenho de acordo com os dados utilizados.

São muitas as aplicações práticas do Machine Learning, ele pode ser utilizado para reconhecimento de imagens, classificação de conteúdo e previsão de resultados, entre outras aplicações.

Onde podemos obter exemplos e tutoriais para aprender sobre este assunto?

Quando se trata de recursos para aprender qualquer tipo de linguagem de programação, o GitHub é o lugar certo.

Milhões de novos usuários se cadastram no GitHub todos os anos . Apenas em 2022, mais de 20 milhões de novos desenvolvedores se juntaram a plataforma. O maior número de usuários se concentra na China, Brasil e Índia. A Índia tem a maior comunidade de desenvolvedores, totalizando mais de nove milhões de usuários. O Brasil ocupa a terceira posição com cerca de 3 milhões de usuários.

Neste artigo eu vou listar 10 repositórios com muitos recursos para estudar Machine Learning.

 

Complete Machine Learning Package

https://github.com/Nyandwi/machine_learning_complete

Neste repositório existem 35 notebooks sobre Data Manipulation, Data Analysis, Data Visualization, Data Cleaning, Computer Vision e Natural Language Processing(NLP).

  

Made with ML

https://github.com/GokuMohandas/Made-With-ML

Aqui você encontra os arquivos referentes ao curso de 8 módulos do site Made With ML https://madewithml.com/

 

FreeCodeCamp

https://github.com/freeCodeCamp/freeCodeCamp?tab=readme-ov-file

FreeCodeCamp é uma organização sem fins lucrativos. Ela é uma plataforma web de aprendizagem interativa, Neste repositório você encontra links para tutoriais referentes a 12 certificações que eles disponibilizam, que são as seguintes:

 

  • Responsive Web Design
  • JavaScript Algorithms and Data Structures
  • Front End Libraries
  • Data Visualization 
  • Relational Database
  • Back End Development and APIs
  • Quality Assurance
  • Scientific Computing with Python
  • Data Analysis with Python
  • Information Security
  • Machine Learning with Python
  • College Algebra with Python

 

Homemade Machine Learning

https://github.com/trekhleb/homemade-machine-learning

Exemplos de notebooks com algoritmos de machine learrning em Python

 

Data Science IPython Notebooks

https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks

Nos notebooks deste repositórios você vai encontrar exemplos de como trabalhar com bibliotecas muito populares do Python como Tensorflow, Theano, Keras, Caffe, Scikit-learn, Pandas, Matplotlib e Numpy

 

Deep Learning Drizzle

https://github.com/kmario23/deep-learning-drizzle

Neste repositório você vai encontrar cursos e vídeos no Youtube sobre os seguintes assuntos:

 

  • Deep Learning (Deep Neural Networks)
  • Probabilistic Graphical Models
  • Machine Learning Fundamentals
  • Natural Language Processing
  • Optimization for Machine Learning
  • Automatic Speech Recognition
  • General Machine Learning
  • Modern Computer Vision
  • Reinforcement Learning
  • Boot Camps or Summer Schools
  • Bayesian Deep Learning
  • Medical Imaging
  • Graph Neural Networks
  • Bird\'s-eye view of Artificial Intelligence

 

500 AI-ML Projects

https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code

Como o nome já diz, são links para 500 repositórios que tratam sobre machine learning.

 

Data Science Cheatsheets

https://github.com/aaronwangy/Data-Science-Cheatsheet

Cheatsheets são ótimos como uma referência rápida, eles são resumos sobre um determinado assunto. Neste repositório são tratados os seguintes tópicos:

 

  • Linear and Logistic Regression
  • Decision Trees and Random Forest
  • SVM
  • K-Nearest Neighbors
  • Clustering
  • Boosting
  • Dimension Reduction (PCA, LDA, Factor Analysis)
  • Natural Language Processing
  • Neural Networks
  • Recommender Systems
  • Reinforcement Learning
  • Anomaly Detection
  • Time Series
  • A/B Testing

 

 

Awesome Machine Learning

https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning

Uma lista enorme de projetos e ferramentas de machine learning para várias linguagens de programação.

  

Awesome Data Science

https://github.com/academic/awesome-datascience

Um repositório de Data Science para aprender e aplicar o conhecimento para resolver problemas do dia a dia.

 

 

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