14. Внешние ресурсы, видео и выступления#
14.1. MOOC по scikit-learn#
Если вы новичок в scikit-learn или хотите углубить понимание, мы настоятельно рекомендуем scikit-learn MOOC (массовый открытый онлайн-курс).
MOOC, созданный и поддерживаемый некоторыми из основных контрибьюторов scikit-learn, является бесплатно и предназначен для помощи учащимся всех уровней в освоении машинного обучения с использованием scikit-learn. Он охватывает темы от фундаментальных концепций машинного обучения до более продвинутых областей, таких как конвейеры прогнозного моделирования и оценка моделей.
Материалы курса доступны на веб-сайт MOOC scikit-learn.
Этот курс также размещён на Платформа FUN, что дополнительно делает содержимое интерактивным без необходимости установки чего-либо, и дает доступ к форуму обсуждений.
Видео доступны на Канал Inria Learning Lab в плейлист.
14.2. Видео#
The YouTube-канал scikit-learn функции плейлист видео с демонстрацией выступлений разработчиков и участников сообщества.
14.3. Новичок в научном Python?#
Для тех, кто еще новичок в экосистеме научного Python, мы настоятельно рекомендуем Конспекты лекций по научному Python. Это поможет вам немного освоиться и определенно улучшит ваш опыт работы с scikit-learn. Рекомендуется базовое понимание массивов NumPy, чтобы максимально эффективно использовать scikit-learn.
14.4. Внешние учебные пособия#
Доступно несколько онлайн-руководств, ориентированных на конкретные предметные области: