特定のデータを前提とした時に、どのようにAIモデルを構築するかについて論じているページ。あわせて、機械学習やディープラーニングに関するYoutubeがまとまっているGithubも紹介されていたので、備忘方メモ。膨大な量で視聴しきれません。。。
目次
データ中心 AI の概要
- この記事では、MLモデルの性能を高めるためにデータセットを改善することに焦点を当てた、データ中心AI（DCAI）という新分野について論じています。
- 従来のMLの授業では、与えられたデータセットに対して効果的なモデルを構築する技術に焦点が当てられていますが、DCAIでは、データセット自体を改善するという観点から問題に取り組んでいます。
- MLデータに共通する問題を検出・修正し、より良いデータセットを構築するためのアルゴリズムを扱う、DCAIに関する初の講座にスポットを当てています。このコースは、実世界のMLアプリケーションのインパクトのある側面に焦点を当てた、非常に実用的なもので、"garbage in, garbage out "の問題を軽減することを目的としています。
📺 ML YouTube Courses
- Machine Learning
Stanford CS229: Machine Learning
Making Friends with Machine Learning
Applied Machine Learning
Introduction to Machine Learning (Tübingen)
Machine Learning Lecture (Stefan Harmeling)
Statistical Machine Learning (Tübingen)
Probabilistic Machine Learning
MIT 6.S897: Machine Learning for Healthcare (2019)
Deep Learning - Neural Networks: Zero to Hero
MIT: Deep Learning for Art, Aesthetics, and Creativity
Stanford CS230: Deep Learning (2018)
Introduction to Deep Learning (MIT)
CMU Introduction to Deep Learning (11-785)
Deep Learning: CS 182
Deep Unsupervised Learning
NYU Deep Learning SP21
Foundation Models
Deep Learning (Tübingen)
Deep Learning Playlist
Scientific Machine Learning - Parallel Computing and Scientific Machine Learning
Practical Machine Learning - Full Stack Deep Learning
Practical Deep Learning for Coders
Stanford MLSys Seminars
Machine Learning Engineering for Production (MLOps)
MIT Introduction to Data-Centric AI
Natural Language Processing - Stanford CS25 - Transformers United
NLP Course (Hugging Face)
CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning
CMU Neural Networks for NLP
CS224U: Natural Language Understanding
CMU Advanced NLP 2021/2022
Multilingual NLP
Advanced NLP
Computer Vision - CS231N: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
Deep Learning for Computer Vision
Deep Learning for Computer Vision (DL4CV)
Reinforcement Learning - Deep Reinforcement Learning
Reinforcement Learning Lecture Series (DeepMind)
Reinforcement Learning (Polytechnique Montreal, Fall 2021)
Foundations of Deep RL
Stanford CS234: Reinforcement Learning
Graph Machine Learning - Machine Learning with Graphs (Stanford)
AMMI Geometric Deep Learning Course
Multi-Task Learning - Multi-Task and Meta-Learning (Stanford)
Others - MIT Deep Learning in Life Sciences
Self-Driving Cars (Tübingen)
Advanced Robotics (Berkeley)
A lot of the work around ML engineering and LLMs is around data.
— elvis (@omarsar0) 2023年2月22日
Really cool to see this course on data-centric AI covering topics like dataset curation, augmentation, and prompt engineering.
Highly recommend checking it out! pic.twitter.com/qhBJUtpbTC
Video lectures: https://t.co/Qe9etpQuzh
— elvis (@omarsar0) 2023年2月22日
Course website: https://t.co/3rc11ATfhV
It has also been added to the ML YouTube Courses collection: https://t.co/C1Aw41PMEm
— elvis (@omarsar0) 2023年2月22日
