Большая коллекция готовых приложений на LLM: агенты, RAG-системы и навыки для кодинг-агентов. Каждый шаблон можно запустить и разобрать по частям.
Все репозитории
Awesome-списки и обучениеrasbt
python-machine-learning-book
Код к первому изданию книги Себастьяна Рашки «Python Machine Learning» (2015): классические алгоритмы на NumPy и scikit-learn, от перцептрона до кластеризации. Для нового издания автор сделал отдельный репозиторий.
Кому подойдёт
Тем, кто хочет понять основы классического машинного обучения до нейросетей.
Как начать
- Открой в README оглавление и выбери главу, например «ch01».
- Нажми ссылку
nbviewerрядом с главой и читай ноутбук в браузере. - Для запуска у себя следуй инструкции по настройке Python и Jupyter в
code/ch01/README.md.
Шаги взяты из README. Перед запуском сверься с актуальной версией в репозитории.
Звёзды за последние 30 дней
+208 сент. — 6 окт.
Описание автора
The "Python Machine Learning (1st edition)" book code repository and info resource
Ещё в категории «Awesome-списки и обучение»
Бесплатный курс Microsoft из 21 урока: от основ генеративного ИИ и промптов до готовых приложений. К урокам прилагается код.
Код к книге Себастьяна Рашки: по шагам собираешь GPT-подобную модель на PyTorch, затем предобучаешь и дообучаешь её. Лучший способ понять, как LLM устроена изнутри.
Движок для программных анимаций, на котором Грант Сандерсон делает видео 3Blue1Brown, в том числе знаменитые ролики про нейросети. Это не AI-библиотека, а инструмент, которым наглядно объясняют математику и ML.
Курс по классическому машинному обучению на 12 недель: 26 уроков и 52 теста. Фундамент, без которого сложно понимать современные модели.
Дорожная карта по LLM в трёх частях: основы, «учёный» (как строить модели) и «инженер» (как делать приложения). К темам приложены ноутбуки для Colab.