빅데이터와 머신러닝에 대한 즐겨찾기 모음

By Pixabay

요즘 빅데이터(big data)와 머신러닝(machine learning)에 대해 열공 중입니다.

늦은 나이에 굉장히 부담되는 공부지만, 고마운 분들이 좋은 자료를 만들어 두셔서 그나마 조금씩 감을 잡아가고 있습니다.

산재되어 있는 여러 관련 정보들을 모아 두었으니, 같은 주제로 고민하고 계시는 분들께 작은 도움이 되었으면 합니다.

이 페이지는 계속 업데이트될 예정입니다.

Life is not earning but learning.
- Sunil Joyia


한국어 정보들 

• 하용호씨의 프리젠테이션들 : 넘버웍스 하용호씨의 빅데이터에 대한 프리젠테이션은 거의 예술에 가깝다. 
• 데이타로 세상이 다시 한번 바뀝니다 : 세바시 강연
• 헬로 데이터 과학 : Microsoft사에서 근무하는 김진영씨가 데이터 사이언스에 대한 정보를 모아 두었음. 데이터 사이언스를 시작하는 분들께 좋은 지침이 많음. 페이스북 페이지
• 빅데이터 전문가 협의회 : 빅데이터 관련 회사들의 협의체 홈페이지인 듯. 업계 동향과 관련 세미나 등의 정보를 볼 수 있음. 홈페이지는 너무 딱딱하고 페북 페이지를 팔로우하는 것이 나음. 
• deepcumen : 몇몇 머신러닝 연구자들의 연구 노트 및 논문 모음
• T-Robotics : 미국에서 로보틱스를 공부하고 있는 엄태웅씨의 블로그. 로보틱스와 머신러닝에 대한 좋은 정보들 많음. 페북 페이지
• 엄태웅씨의 기계학습 입문하기 설명 동영상 
• 쉽게 풀어 쓴 딥러닝의 모든 것 : 엄태웅씨가 슬로우뉴스에 기고한 좋은 글 
• 인공지능의 과거와 현재, 그리고 미래 (상)/(하) : 엄태웅씨 기고글 
• AI Korea Open : 인공지능에 대한 페북 그룹임. 열심히 연구하는 연구자들을 볼 수 있음.
• AI Korea 홈페이지 
• Awesome 자료 모음: 머신러닝 분야별로 자료 모음 
• Artificial Intelligence in Korea : 페북 그룹, 인공지능에 관한 여러 소식들 
• K-MOOC 인공지능과 기계학습 강의 : KAIST 김기능/오혜연 교수의 머신러닝 강의 
• 모두의 연구소 DeepLab : 딥러닝 연구 세미나
• 최병선 교수의 통계학 서적 : 서울대 경제학과 최병선 교수가 자신의 저서들을 PDF 형태로 오픈했음. 회귀분석, 푸리어 해석, 웨이블릿 해석 등 다양한 통계학 한글 서적을 찾을 수 있음.  서울대 S-Space 링크
• Wizard's Note : ML 등에 대한 논문들 요약 정리 
• 테리가 읽는 머신러닝/로봇모션 논문들 
• Deeplearning4J : DL4J와 머신러닝에 대해 한글 번역 자료 제공함 
• 홍콩 과기대 김성훈 교수의 머신러닝 강의 !!
• 모두연 이찬우씨의 핸드라이팅 딥러닝 강의 
• 임도형님의 "AI 그까이거"
• 체스터님의 "내가 찾은 Deep Learning 공부 최단 경로"
• 이기준님의 완전 쉬운 딥러닝 동영상과 글들
• 카카오 AI 리포트 : 3편
• 최성준 박사의 "최신 논문으로 시작하는 딥러닝" 인터넷 강의 

영어 정보들 

• Yoshua Bengio 등의 연구진이 집필한 "Deep Learning" 교과서 : MIT Press 출간 (예정)
• Coursera Big Data Specialization Course : 7개월의 온라인 강의 코스 (UC)
• Coursera Machine Learning Course : Stanford대학 Andrew Ng의 정통 머신러닝 코스
• 이 코스를 듣는데 도움이 될 지침서
• Oxford대 Nando de Freitas 교수의 머신러닝 강의 
• Udacity Intro to Machine Learning : Udacity의 무료 강의 동영상 
• Udacity Deep Learning By Google : Vincent Vanhoucke가 강의하는 무료 강의, 수준이 높아 다른 기초 과정 학습 필요. 
• Kaggle R Tutorial on Machine Learning : R로 배우는 머신러닝, 무료 
• Andrew Ng 교수의 Machine Learning 실제 강의 : 강의실의 현장감을 원한다면... 
• Andrew Ng 교수의 또 다른 Machine Learning 강의 
• Stanford대학의 CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 강의
• MIT의 Machine Learning 자료
• Caltech의 Machine Learning 강의들
• Washington 대학의 Machine Learning 강의
• CIML Course
• Carnegie Mellon Univ Machine Learning 기초 
• Stanford대학 UFLDL 홈페이지 : Unsupervised Feature Learning & Deep Learning에 관한 튜토리얼과 링크들 
• A Gentle Introduction to Machine Learning; SciPy 2013 : Kyle Kastper
• 머신러닝에 대한 영어 강의 모음 : AI in Korea 제공
• ICLR 학회 논문 모음 : International Conference on Learning Representations
• Udemy : 빅데이터/머신러닝 뿐 아니라 다양한 분야의 기술/과학 강의들 모음 
• Deep Learning.net : 딥러닝에 대한 다양한 정보들 모음 
• Statistical Learning : Gareth James 등이 쓴 Introduction to Statistical Learning 책을 다운받을 수 있음. 
• 강의 비디오들 
• R과 관련된 강의 PPT와 비디오들 
• Elements of Statistical Learning : Trevor Hastie등이 쓴 The Elements of Statistical Learning 책을 다운받을 수 있음. 
• 영국 왕립협회(Royal Society)의 머신러닝 관련 강좌들 
• Statistical and Causal Approaches to Machine Learning
• 머신러닝 컨퍼런스 (2015.5.22) : 동영상들
• 이홍락 교수 : 미시건대에서 머신러닝에 대한 연구를 하는 이홍락 교수의 홈페이지. 강의 노트를 통해 트랙을 알 수 있음. 
• Jupyter 프로젝트 : 대화형 데이터 사이언스 플랫폼, 기존 IPython 
• nbviewer : 데이터 사이언스, Visualization 관련 무료 자료들 
• Mining Social Web
• IPython : Visualization을 위한 Python Platform 
• Python으로 칼만/베이지언 필터 배우기 : PDF, 사이트, 번역
• Green Tea Press : Allen Downey 교수의 무료 책들 
• Think Stats : Probability and Statistics for Programmers
• Think DSP : Digital Signal Processing in Python
• Linear Algebra at Khan Academy : 여러가지 좋은 초/중/고 교육영상들이 많음. 그 중에 선형대수
• Getting Started with Microsoft Azure Machine Learning : Microsoft Azure를 이용한 머신러닝 강좌 
• Deep Learning Reading List : 체계적으로 읽을만한 자료들 정리
• 몬트리올대 Yoshua Bengio 교수의 Deep Learning 관련 발표 자료들 
• Adam Geitgey의 머신러닝에 대한 쉬운 설명 : Machine Learning is Fun!
• Victor Felder의 Free e-Books : 머신러닝, 수학 뿐 아니라 다양한 분야의 컴퓨팅 서적들이 있음
• Webscope : Yahoo에서 공개한 머신러닝용 데이터 모음
• Bafflednerd가 정리한 Machine Learning Online Courses
• Machine Learning In a Year : 1년동안 머신러닝을 학습한 수기 
• A Visual Introduction to Machine Learning : by R2D3, 멋진 그림과 함께 간결하게 머신러닝을 설명하는 자료
• Reddit에 개설된 Machine Learning Wiki
• Machine Learning Recipes with Josh Gordon : Google Developers에서 제공하는 동영상 강의 
• Learn TensorFlow and Deep Learning w/o a PhD : 구글 직원 Martin Gorner의 세시간짜리 강의 
• Springboard에서 제공하는 Machine Learning in Python Course 무료 강의 

관련 (오픈소스) 프로젝트

• PredictionIO : 오픈소스 머신러닝 서버
• Azure ML : Microsoft 
• Project Oxford : Microsoft의 인공지능 Open API, 얼굴 인식/OCR/음성인식 등의 기능을 (현재는) 무료로 사용할 수 있음 
• CNTK : Microsoft의 딥러닝 라이브러리
• Power BI : Microsoft의 Visualization Solution
• DMTK : Microsoft가 개발한 머신러닝 라이브러리를 오픈소스로 공개하였음 
• How Old.net : Microsoft가 만든 나이 인식 서비스. 사진을 올리면 나이를 추정함. 동양인은 좀 부정확한 듯. 
• Google Prediction API : Tutorial
• Google Vision API : Open API로 내놓음. 포르노 감지, 감정 인식, 태그 달기, OCR 등의 기능, 대박! 
• TensorFlow : Google이 내놓은 오픈소스 Data Flow 기반 머신러닝 라이브러리
• go_ml : Go 언어로 된 머신러닝 라이브러리
• IBM Watson Analytics API : 
• Apache Spark ML Lib
• Apache Mahout
• Scikit-learn : Machine Learning in Python 홈페이지, 머신러닝에 대한 라이브러리와 좋은 설명 문서들 
• Deeplearning4J : Java로 개발된 머신러닝 오픈소스 프로젝트 
• KNIME : 데이터 분석 오픈소스 프로젝트, Time series prediction에 대한 Case Study
• IBM Bigdata Hub : IBM의 빅데이터/머신러닝에 대한 기술 포털, Case Study 참고 
• 언어별 머신러닝 라이브러리 정리
• 네이버의 DataLab : 오픈소스는 아니지만...