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🚀 机器学习资源汇总

语言: [English] [Chinese/中文]

机器学习/深度学习一切主题 (学习范式/任务/应用/模型/道德/交叉学科/数据集/框架/教程) 的资源列表汇总。

此列表包含380+条目(2021年12月),这个项目的愿景是:

  • 帮助初学者理解机器学习的各种分支和最新进展;
  • 帮助研究者快速熟悉、了解新的研究方向;
  • 帮助工程师寻找合适的教程和工具以解决实际问题。

提醒:

  • 如果此项目对您有帮助,请点一个STAR~
  • 贡献: 如果您发现有任何不正确的、不合适的、过时的内容,请考虑open issue/PR。您的贡献将被记录在贡献者一节中!
  • 符号:⚠️表示inactive,即该列表已经停止更新(超过12个月),但仍可作为初学者不错的参考资料。

最近更新:

查看 的其他开源机器学习项目!


Imbalanced-Ensemble [PythonLib]

GitHub stars

Imbalanced Learning [Awesome]

GitHub stars

Self-paced Ensemble [ICDE]

GitHub stars

Meta-Sampler [NeurIPS]

GitHub stars

目录

通用机器学习

机器学习范式

半监督/自监督学习 | Semi/Self-Supervised Learning

对比学习 | Contrastive Learning

表示学习 | Representation Learning (Embedding)

度量学习 | Metric Learning

强化学习 | Reinforcement Learning

迁移学习 | Transfer Learning

元学习 | Meta-learning

多任务学习 | Multi-task Learning

不平衡/长尾学习 | Imbalanced/Long-tail Learning

少样本学习 | Few-shot Learning

对抗学习 | Adversarial Learning

也请参考: 机器学习模型 -> 生成模型 & 对抗生成网络 | Generative Model & Generative Adversarial Network (GAN)

鲁棒/稳健学习 | Robust Learning

主动学习 | Active Learning

终生/增量/持续学习 | Lifelong/Incremental/Continual Learning

集成学习 | Ensemble Learning

也请参考: 机器学习模型 -> 树模型 & 集成模型 | Tree-based & Ensemble Model

自动机器学习 | Automated Machine Learning (AutoML)

联邦学习 | Federated Learning

异常检测 | Anomaly Detection

聚类 | Clustering

降维/特征选择 | Dimensionality Reduction (Feature Selection/Extraction)

机器学习任务 & 应用

计算机视觉 | Computer Vision (CV)

自然语言处理 | Natural Language Processing (NLP)

多模态 & 跨模态学习 | Multi-modal & Cross-modal Learning

图学习 | Graph Learning

也请参考: 机器学习模型 -> 图神经网络 | Graph Neural Network (GNN, GCN, GAT, etc.)

知识图谱 | Knowledge Graph

时间序列/流学习 | Time-series/Stream Learning

推荐系统 | Recommender Systems

信息抽取 | Information Retrieval

博弈 & 搜索 | Gaming & Searching

机器学习模型

预训练 & 基础模型 | Pretrained & Foundation Model

自然语言处理 | in NLP (BERT, RoBERTa, GPT, etc.)
计算机视觉 | in CV (Visual Transformers, etc.)
其他主题 | in other topics

卷积神经网络 | Convolutional Neural Network (CNN)

注意: 这是一个很大的主题,且几乎所有的列表都已长期无人维护了。 请参考 机器学习任务 & 应用 中的 计算机视觉 | Computer Vision (CV) 一节了解最新的相关研究。

循环神经网络 | Recurrent Neural Network (RNN, LSTM, GRU, etc.)

注意: 这是一个很大的主题,且几乎所有的列表都已长期无人维护了。 请参考 机器学习任务 & 应用 中的 时间序列/流学习 | Time-series/Stream Learning 一节了解最新的相关研究。

图神经网络 | Graph Neural Network (GNN, GCN, GAT, etc.)

也请参考: 机器学习任务 & 应用 -> 图学习 | Graph Learning

生成模型 & 对抗生成网络 | Generative Model & Generative Adversarial Network (GAN)

也请参考: 机器学习范式 -> 对抗学习 | Adversarial Learning

变分自编码器 | Variational Autoencoder

也请参考: 机器学习范式 -> 表示学习 | Representation Learning (Embedding)

  • [List] Awesome-VAEs
    • Awesome work on the VAE, disentanglement, representation learning, and generative models.
  • [Code Collection] PyTorch-VAE
    • A collection of Variational AutoEncoders (VAEs) implemented in pytorch with focus on reproducibility.

树模型 & 集成模型 | Tree-based & Ensemble Model

也请参考: 机器学习范式 -> 集成学习 | Ensemble Learning

机器学习可解释性 & 公平性 & 道德

AI可解释性 | Interpretability in AI

AI公平性 | Fairness in AI

  • 综合

    • [List] FairAI
      • This is a collection of papers and other resources related to fairness.
    • [List] Awesome Fairness in AI [⚠️Inactive]
      • A curated, but probably biased and incomplete, list of awesome Fairness in AI resources.
  • 子主题

  • 实践

    • [Tutorial]fairness_tutorial
      • Dealing with Bias and Fairness in Data Science Systems: A Practical Hands-on Tutorial.
    • [Library] ml-fairness-gym [⚠️Inactive]
      • A set of components for building simple simulations that explore the potential long-run impacts of deploying machine learning-based decision systems in social environments.

AI道德 | Ethics in AI

  • 综合

  • 子主题

    • [List] Awesome-Privacy **
      • Toward ethical, transparent and fair AI/ML: a critical reading list for engineers, designers, and policy makers.

交叉学科:机器学习+X

系统 | System (MLSys/SysML)

数据库 | Database (AIDB/ML4DB)

软件工程 | Software Engineering (MLonCode)

网络安全 | Cyber Security

量子计算 | Quantum Computing

  • [List] Awesome Machine Learning for Cyber Security
    • A list of awesome papers and cool resources in the field of quantum machine learning (machine learning algorithms running on quantum devices). It does not include the use of classical ML algorithms for quantum purpose.

医疗 & 卫生保健 | Medical & Healthcare

生物信息学 | Bioinformatics

生物学 & 化学 | Biology & Chemistry

金融 & 交易 | Finance & Trading

商业 | Business

法律 | Law

机器学习数据集

工业机器学习

开源软件库

大数据框架

致谢 ✨

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Zhining Liu

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