Подборка каналов и плейлистов YouTube о различных аспектах науки о данных: машинное обучение, нейросети, обработка естественного языка и разбор соревнований на Kaggle.
В этой подборке я акцентировал внимание на каналах и плейлистах, посвящённых Data Science и публикующих записи на русском языке, но в конце подборки вы также найдете список полезных англоязычных ресурсов.
🎓️ Курсы по Data Science, машинному обучению, нейросетям
- На канале Яндекса Компьютерные науки можно прослушать курс К.В. Воронцова «Машинное обучение» (2019).
- Более доступный курс, не требующий сильного математического бэкграунда – Открытый курс по машинному обучению Юрия Кашницкого.
- Deep Learning School – канал курса «Deep Learning для школьников» Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ и Лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ.
- Курс Deep Learning на пальцах – курс Семена Козлова, разработчика стартапа Instrumental, бывшего сотрудника Dropbox и Microsoft.
- Computer Science Center – видеозаписи лекций и докладов преподавателей Computer Science Center, короткие тематические записи на интересные темы в компьютерных науках или программировании. Видео удобно организованы в плейлисты: машинное обучение (вторая часть), анализ изображений и видео (вторая часть), введение в обработку естественного языка, анализ данных на Python в примерах и задачах (продолжение), анализ данных на R, технологии хранения и обработки больших объемов данных, математическая статистика.
- На канале Факультета компьютерных наук ВШЭ есть плейлист с курсами Машинное обучение, Байесовские методы в машинном обучении, анализу сетевых структур (последний на английском).
- На канале Лекториума разбросаны плейлисты курсов Сергея Николенко о машинном обучении, генеративных состязательных нейросетях, коммуникационной сложности, байесовском выводе. Ещё есть лекции Евгения Соколова о рекомендательных системах, Александра Дайняка о математических методах визуализации данных.
- Канал Виктора Рогуленко (Fless) будет полезен тем, кто стремится поступить в школу анализа данных (ШАД) или лучше понять, стоит ли вообще заниматься Data Science: плейлист-дневник об опыте поступления и обучения в ШАД, разбор задач с ШАД, беседы с известными людьми из мира Data Science.
- Data Science Guy – новый канал о том, с чего начать обучение и какие компетенции необходимо приобрести.
📀Каналы, посвященные общим тематикам вблизи Data Science
- Open Data Science Video – видео сообщества ods.ai о карьере в Data Science, записи выступлений по специальным вопросам и соревнованиям.
- Денис Ширяев с помощью нейросетей «улучшает» качество видео: Москва, Париж, Нью-Йорк и Англия времен Прекрасной эпохи, Луна и Марс начала космических путешествий. Как это работает, мы описали в статье просто добавь нейросеть: 7 исторических фильмов в 4K и 60 FPS.
- AI Community – YouTube-канал сообщества людей, заинтересованных в коммерциализации искусственного интеллекта. В рамках проекта AI Heroes проводятся регулярные вебинары с ведущими экспертами Data Science.
👥 Конференции, записи ML-тренировок, митапов и вебинаров
- На канале сообщества Open Data Science ML Trainings хранятся записи тренировок с соревнований Kaggle, X5, соревнований по компьютерному зрению, распознаванию изображений, обработке естественного языка, AutoML, рекомендательным системам и др.
- В записях летних школ Института биоинформатики встречаются интересные видео о машинном обучении, анализе генетических и медицинских данных, статистике.
💂 Англоязычные каналы и плейлисты
- На популярном образовательном канале 3Blue1Brown визуализируется не только математика, но и нейронные сети. Субтитры переведены на русский язык.
- TensorFlow – канал популярного фреймворка глубокого обучения. Записи с конференции разработчиков, работа в Colab, обработка естественного языка. Есть небольшой курс на русском языке.
- На YouTube-канале сообщества Towards Data Science есть интересная подборка лучших YouTube-видео по тематикам вблизи Data Science.
- На канале freeCodeCamp есть плейлист, посвященный Deep Learning c PyTorch. Последнее время вместо плейлистов сообщество предпочитает выпускать длительные (иногда многочасовые) ролики, размеченные тайм-кодами: анализ данных с Python, TensorFlow 2.0, NumPy, как работают глубокие нейросети.
- Официальный канал самой крупной соревновательной площадки Kaggle содержит видеоуроки для начинающих кэгглеров, записи вебинаров с чтением интересных научных статей, связанных с алгоритмами науки о данных и сессии живого кодинга.
- На канале популярного питониста-обзорщика sentdex есть плейлисты о машинном обучении с использованием Python, нейронных сетях с нуля на Python, глубоком обучении с TensorFlow и Keras, распознавании лиц.
- DeepMind – канал британской компании, занимающейся искусственным интеллектом, содержит качественные лекции по различным аспектам глубокого обучения.
- Курс MIT по Deep Learning под руководством Александра Амини содержит 30 часовых лекций об архитектурах нейронных сетей и их ограничениях.
- Cognitive Class: курсы по статистике, построению чат-ботов, Data Science, методологии науки о данных, глубокому обучению с TensorFlow, PytTorch и Keras.
- Data Science Tutorials – небольшие занятия-инструкции по языкам Python, R и их библиотекам.
- На канале Google Cloud Platform есть интересный плейлист из коротких видео Юфенга Гуо AI Adventures о работе с различными DS-инструментами в облаке и не только.
- ML Trainings in English – плейлист упомянутого выше канала ML Trainings, с докладами преимущественно на английском языке.
Не стесняйтесь дополнять подборку своими любимыми каналами и плейлистами – пишите в комментариях, какие хорошие каналы добавить в список. Статья исходно подготовлена мной для сайта Библиотеки программиста, но наверняка появились новые интересные каналы.
