junseoklee42/learning-materials

이 레포지토리는 공부하면서 도움이 되었던 자료(강의/블로그/책) 등을 모아 놓은 공간입니다.(영어와 한국어가 섞여있는 점 유의하며 보시길 바랍니다)

TL;DR

이 레포지토리는 machine-learning by teddylee777를 비롯해 각종 자료(강의/블로그/책)를 보며 도움이 되었던 자료를 모아 놓은 공간입니다.

지극히 개인적인 점을 참고하시길 바랍니다.

Statistics & Math(통계 및 수학)

• 손으로 푸는 확률분포 - 통계의 본질(EOStatistics)

  주요 확률분포를 쉽게 설명해주셔서 추천합니다.

• 인공지능을 위한 수학, Code

  선형대수,미적분학,통계도 해야되는데 시간이 없어서 헤매고 있을 때 봤던 책입니다. 수학 노베이스에게 추천합니다.

• 공돌이의 수학정리노트

• 고등학교 수학 by 수악중독

Deep Learning(딥러닝)

• Pytorch Tutorial by yunjey

  기초적인 model architecture를 pytorch 코드로 이해해볼 때 도움이 될법한 repository 입니다.

• Huggingface Notebooks

• 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1

• 파이토치 한국어 튜토리얼, Pytorch Official Tutorial in English

  Pytorch 문법을 모를 때마다 찾아볼 수 있어 추천합니다.

• 코랩 런타임 연결 끊김 방지 방법 by 테디노트

  Colab 무료 버전 기준, Fine-tuning 시간이 오래 걸리면(기억상 4~5시간?) 런타임이 끊기는데, 이 때 런타임 연결 끊김 방지 방법을 알려줘서 추천합니다.

• Mixture of Experts

• Colab Pro+ A100 GPU access Issue

Audio(음성)

• Audio Tutorial by Huggingface

  Unit 1,2,3에서 Audio data를 활용한 전반적인 pipeline을 파악할 수 있고, Unit 4,5,6에서 각 Audio의 대표적인 Task를 취사선택해 읽어볼 수 있어 추천합니다.

RL(Reinforcement Learning, 강화학습)

• 모두를 위한 RL 강의 by 김성훈 교수님

  강화학습(Reinforcement Learning)에서 Q-learning, Q-network, DQN 등의 개념을 처음 접한 사람들에게도 쉽게 설명해주셔서 추천합니다.

• Illustrating Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

  RLHF의 주요 개념과 Further Reading(읽어볼만한 논문)에 대해 궁금한 분들께 추천합니다.

• Kinds of RL Algorithms by OpenAI Spinning Up

  강화학습 알고리즘의 Taxonomy를 알고싶은 분들께 추천합니다.

• Deep RL course by Huggingface

Web(웹)

• Web Dev for Beginners by Microsoft

  이 자료는 각 chapter마다 translations 폴더에 한국어 번역 버전이 따로 있습니다.

Algorithms(알고리즘)

• 백준 문제집 by tony9402

  수많은 백준 알고리즘의 대표적인 유형을 정리해놓은 repository로 추천합니다.

• 구재현님의 블로그

  MIT PhD이신 구재현님이 쓰신 블로그로, CP 나가시는 분들은 어떻게 문제를 푸는지 간접적으로 경험해볼 수 있습니다.

Backend(백엔드)

• 백엔드 로드맵