

Ml Retreat
紹介 :
ml-retreatは、人工知能高度学習に関する個人学習ノートのリポジトリです。機械学習の基礎的な理解を深め、より高度なトピックに関する必須の論文や資料へのリンクを網羅しています。このプロジェクトの目標は、Ilya Sutskeverが推奨する30本の必読書、Distilled AIのブログ、複数のAI/MLビデオプレイリストを学習し、Transformers、LLM、関連トピックを深く理解?実装することです。
ターゲットユーザー :
対象読者は、機械学習分野の研究者、開発者、学生です。このプロジェクトは、基礎から高度な機械学習の知識と豊富な学習リソースを提供する体系的な学習パスを提供するため、AI分野における専門スキルを体系的に向上させたい方々に適しています。
使用シナリオ
研究者は、Ilya Sutskeverが推奨する30本の必読書を読むことで、最新のAI研究の進展を入手できる。
開発者は、プロジェクト内のリソースを利用してTransformersモデルを深く理解し、実際のプロジェクトに適用できる。
学生は、プロジェクトの学習パスに従って機械学習を体系的に学習し、授業の補足資料として利用できる。
製品特徴
機械学習高度トピックに関する深い理解を提供する
必須の研究論文やリソースへのリンクを含む
著者の個人的な学習ノートと知見を記録する
LLM、Transformersなどの主要なAI技術を網羅する
量子機械学習、Jax、Energy-Based Modelsなどの高度な内容の学習パスを提供する
GitHubを通じてコンテンツの追跡と更新をサポートする
使用チュートリアル
1. GitHub上のml-retreatプロジェクトページにアクセスする。
2. プロジェクトのREADMEファイルを参照し、プロジェクトの目標と構成を理解する。
3. 個人の学習ニーズに基づいて、LLM、Transformersなど、興味のある学習パスを選択する。
4. 関連リンクをクリックして、推奨論文やビデオリソースを参照する。
5. プロジェクトのDaysフォルダを参照し、著者の学習ノートと知見を確認する。
6. 必要に応じて、プロジェクトを自身のGitHubアカウントにForkし、更新状況を追跡し、個人メモを作成する。
7. プロジェクトのIssuesセクションを通じて議論に参加したり、質問や意見を提出する。
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