Dmitry Makarov - um portal para quem quer entender o aprendizado de máquina sem ruídos desnecessáriosSite Dmitrymakarov. ru é como uma biblioteca tranquila na Internet, onde todos podem en...
Site Dmitrymakarov. ru é como uma biblioteca tranquila na Internet, onde todos podem encontrar materiais que realmente ajudam. Não se apresse, mesmo que você esteja apenas começando sua jornada no mundo da análise ou da matemática. Não há clickbait, nem publicidade em todas as páginas, apenas puro conhecimento. O site é dedicado justamente a falar sobre aprendizado de máquina e matemática – mas de uma forma que seja compreensível, mesmo que você nunca tenha se deparado com isso antes.
Todos os materiais aqui são coletados em torno de vários tópicos importantes. Há um curso introdutório ao aprendizado de máquina - adequado tanto para iniciantes quanto para aqueles que desejam se atualizar no básico. A programação em Python também está disponível e sem complicações desnecessárias, o que é muito valioso. E também - análise de dados, processamento de informações, treinamento de modelos. É como se alguém pegasse um tema complexo e o resolvesse, lentamente, com amor aos detalhes.
A seção sobre matemática parece especialmente interessante. Não existem apenas fórmulas, mas explicações. A estatística bayesiana não é apenas uma abstração, mas algo que é realmente usado em problemas do mundo real. Teoria da Informação – Parte 1 e Parte 2 – aborda como funciona a comunicação de dados, como podemos medir a informação. Às vezes parece que tudo é complicado demais, mas o autor sabe simplificar sem perder a essência. E sim, às vezes você sente que o texto foi escrito com o coração, e não de acordo com um modelo.
As referências não são apenas uma formalidade. Livros clássicos listados aqui: Bishop, Hastie, Murphy, Mohri, Zaki. Todos eles são o padrão ouro em suas áreas. Você pode, é claro, lê-los você mesmo, mas aqui estão algumas dicas sobre como começar e onde focar. É como se um professor experiente lhe desse uma lista para não perder tempo com coisas desnecessárias.
A interface é simples, mas não primitiva. Sem menus complicados, sem animações irritantes. Tudo é construído em torno do conteúdo. A página se chama Dmitry Makarov - e este não é apenas um nome. O autor quer ser reconhecido, não pela publicidade, mas pela qualidade dos materiais. Ele não grita sobre si mesmo, simplesmente faz o que considera necessário - compartilha seus conhecimentos.
O ano da última atualização é indicado como 2025. Pode parecer estranho, mas os sites da Internet raramente mudam o ano se tudo funcionar. E aqui você pode ver que o projeto está vivo e relevante. Não é um esboço de hospedagem, nem uma página temporária. Esta não é uma plataforma de vendas, nem um blog com artigos pagos. Apenas uma pessoa que adora o seu tema e quer ajudar os outros.
O site é dedicado ao aprendizado de máquina e à matemática. Aqui você encontra cursos introdutórios, materiais sobre análise de dados, programação Python, estatística bayesiana e teoria da informação. Todos os materiais são coletados para quem deseja aprender por conta própria.
O autor é Dmitry Makarov. Ele escreveu todos os materiais, compilou a bibliografia e criou um portal para ajudar as pessoas a entender tópicos complexos sem complicações.
Sim, os materiais estão disponíveis gratuitamente. O site não contém publicidade ou seções pagas. Tudo o que é apresentado é conhecimento aberto que é compartilhado sem restrições.
A lista inclui livros clássicos: Bishop C. M., Pattern Recognition and Machine Learning; Hastie T., Tibshirani R., Friedman J., Os Elementos da Aprendizagem Estatística; Murphy K. P., Aprendizado de Máquina: uma Perspectiva Probabilística; Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A., Fundamentos de Aprendizado de Máquina; Zaki MJ, Meira W., Mineração de dados e aprendizado de máquina.
O design simples faz parte da filosofia do site. O autor decidiu não sobrecarregar a página com elementos, mas sim focar no conteúdo. O objetivo é ajudar o leitor a se concentrar no aprendizado e não no design.
Às vezes parece que tudo está perfeito demais. Mas não - há pequenos erros, falta de vírgulas, repetições de pensamentos e, às vezes, até palavras estranhas. E tudo bem. Esta é uma pessoa, não uma máquina. Esse é todo o segredo do sucesso. Ele não corre para chamar atenção, ele apenas faz seu trabalho. Isso não é suficiente?
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