أوراق غش تعلم الآلة يجب أن يعرفها كل مهندس ML
نشرت: 2020-07-29في العقدين الماضيين ، غيّر التعلم الآلي بشكل جذري طريقة عمل الأشياء وكيفية اتخاذ القرارات. اليوم ، تستخدم كل صناعة تقريبًا مفاهيم مختلفة للتعلم الآلي بطريقة أو بأخرى. نتيجة لهذا ، كانت هناك زيادة كبيرة في عدد الوظائف المتعلقة بالتعلم الآلي ، وهناك المزيد والمزيد من الباحثين عن عمل والمبتدئين يبذلون قصارى جهدهم لتعلم مهارات التعلم الآلي.
نعلم جميعًا أن التعلم الآلي مجال واسع ، وهناك العديد من المفاهيم التي يحتاج المرء إلى تذكرها ، حتى لو كان يتعرض لمهام مماثلة بشكل متكرر. ومن ثم ، يصبح من السهل على المتعلمين مراجعة وإعادة النظر في المفاهيم والحيل الأساسية إذا كان لديهم إمكانية الوصول إلى بعض الملاحظات القصيرة. يساعدهم في الاستعداد للمقابلات ، والإحالة أثناء إجراء تغييرات جديدة ، وحتى اكتشاف مفهوم جديد بسرعة. ومن ثم ، في هذه المقالة ، سنقوم بإدراج أفضل أوراق الغش في التعلم الآلي التي ستساعد المحترفين والمتعلمين في التعلم الآلي.
جدول المحتويات
ورقة الغش في بايثون بواسطة ديف تشايلد
للبدء بأي تطوير رقمي ، يحتاج المرء إلى لغة برمجة. Python هي لغة البرمجة الأكثر تفضيلاً لعشاق التعلم الآلي نظرًا لسهولة استخدامها وإمكانية الوصول الكامل إليها ودعم المجتمع الممتاز. ومن ثم ، فإن الحفاظ على بناء الجملة والحيل الأساسية في متناول اليد يساعد كلما احتجت إلى تحسين أداء اللغة.
تحتوي هذه الورقة الجميلة من Dave Child على جميع الوظائف الأساسية للسلاسل والقوائم وما إلى ذلك. كما أنها تحتوي على مجموعة كبيرة من المعلومات حول النظام والمتغيرات المحلية وطرق تقسيم البيانات وتنسيقها. وبالتالي ، بالنسبة لعشاق التعلم الآلي ، فإن ورقة الغش هذه الخاصة ببايثون تفي بالغرض من التذكر السريع والمراجع.
يمكن العثور هنا على ورقة الغش في لغة Python لعشاق التعلم الآلي بواسطة Dave Child .
ورقة الغش نومبي لجوستين
نعلم جميعًا أن التعلم الآلي يدور حول الأرقام. في الواقع ، في التعلم الآلي ، لدينا مجموعة كبيرة أو مصفوفات كبيرة من الأرقام. على الرغم من وجود خيارات مضمنة مثل القوائم والجداول لإدارة هذه البيانات ، إلا أنها ليست قابلة للاستخدام وفقًا للمتطلبات. وبالتالي ، يستخدم معظم المتحمسين للتعلم الآلي مكتبة مخصصة للحسابات الرقمية تسمى Numpy.
Numpy هي إحدى المكتبات الأكثر شيوعًا التي يمكنها التعامل مع المصفوفات الكبيرة والتعامل معها وفقًا لاحتياجات المستخدم. أثناء اللعب بمجموعة واسعة من البيانات ، يوفر Numpy الكثير من الوقت للمستخدم ويسهل عليه / لها فهم تدفق البيانات وهيكلها بشكل حدسي.
تغطي ورقة الغش الجميلة هذه من قبل Justin جميع التقنيات النحوية الأساسية المستخدمة في Numpy. وهي تشمل جميع عمليات المصفوفة الأولية ، والوصول متعدد الأبعاد ، وما إلى ذلك. كما يتم توفير عرض سريع للتوزيع العادي وذات الحدين.
يمكن الوصول إلى ورقة غش التعلم الآلي الخاصة بـ Numpy هنا .
ورقة الغش الباندا بواسطة سانجيف
إذا كنت تقوم بتعلم آلي مكثف ، فهناك فرص كبيرة لقراءة وكتابة أنواع مختلفة من البيانات بانتظام. على الرغم من أن Python لديها بعض المكتبات المدمجة للقيام بهذه المهمة ، إلا أنها لا تتوافق مع التوقعات الخاصة بقراءة وتحليل كميات هائلة من البيانات المعقدة. لهذا الغرض ، يستخدم معظم محترفي التعلم الآلي والمتعلمين Pandas.
Pandas هي مكتبة تسهل على المستخدمين قراءة نماذج البيانات المعقدة واختيار المعلومات المهمة وكتابة البيانات وفقًا لذلك. ومن ثم ، فإن الاحتفاظ بورقة الغش في متناول اليد يساعد في الإشارة بسرعة إلى بناء الجملة والتقنيات.
توفر ورقة الغش هذه نظرة سريعة على الوظائف الأساسية مثل قراءة البيانات واختيار الفرز وما إلى ذلك. علاوة على ذلك ، تتضمن أيضًا استعلامات البيانات الأساسية مثل الصلات والدمج وما إلى ذلك.
يمكن الوصول إلى ورقة غش التعلم الآلي من Pandas هنا .
ورقة الغش Matplotlib لجوستين
يمكن لـ Matplotlib رسم الرسوم البيانية والرسوم البيانية المعقدة بسرعة.
مصدر
عندما يُفترض أن تعمل بكمية هائلة من البيانات ، يصبح من الصعب أحيانًا تحليل وتصور نوع وتدفق البيانات. قبل عمل أي خوارزميات ، من الضروري فهم كيفية عمل البيانات. لهذا الغرض ، نستخدم التمثيل المرئي. هناك العديد من الرسوم البيانية والمؤامرات مثل الرسم البياني الشريطي ، مخطط المربع ، الرسوم البيانية الخطية ، وما إلى ذلك التي يمكن رسمها لهذا الغرض.
Matplotlib هي مكتبة مصممة بشكل جميل تساعد المستخدمين على رسم أنواع متعددة من الرسوم البيانية في مكان واحد. إنه عصري لسهولة الاستخدام والمرونة.
تمنحك ورقة الغش هذه إمكانية الوصول الفوري إلى رسم المخططات والأشكال الأساسية. يعرض كل بناء جملة مكون matplotlib الشهير Pyplot لرسم الرسوم البيانية الشريطية والرسومات البيانية الخطية والأساطير والمخططات الدائرية وما إلى ذلك.
يمكن العثور على ورقة غش تعلم الآلة Matplotlib هنا .
Scikit Learn Cheat Sheet بواسطة Sati
الآن لدينا جميع أوراق الغش اللازمة المطلوبة للتعامل مع البيانات. بمجرد أن نحصل على البيانات ، نميل إلى تطبيق الخوارزميات ونماذج التعلم الآلي عليها في محاولة لفهم البيانات المنظمة بشكل أفضل. كتابة النماذج من الصفر مهمة شاقة ومتكررة. ومن ثم ، طور المحترفون مكتبات محددة لتشغيل هذه النماذج وتدريب المزيد والمزيد من النماذج الجديدة على مجموعات البيانات التي نحصل عليها.
واحدة من هذه المكتبات هي Scikit Learn. هذه واحدة من أكثر المكتبات شيوعًا المستخدمة لتدريب نماذج جديدة واختبارها على بيانات حقيقية. يمكن استخدام خوارزميات مختلفة من الانحدار اللوجستي إلى المجموعات المعقدة بمساعدة هذه المكتبة. وبالتالي ، من الضروري الحفاظ على جميع المفاهيم النحوية والأساسية في متناول اليد.
تتضمن ورقة الغش هذه جميع القواعد الأساسية للنحو والنظرية للانحدار ، والتحقق المتقاطع ، والتكتل ، وما إلى ذلك ، تعلوها تصورات تافهة.
يمكن الوصول إلى ورقة غش التعلم الآلي الخاصة بـ Scikit Learn هنا .
ورقة غش التعلم العميق 1webzem
توفر نماذج التعلم العميق دقة أفضل على كمية كبيرة من البيانات.
مصدر
على الرغم من أن Scikit يغطي مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم الآلي ، عندما تنمو البيانات بشكل أكبر وتصبح الأنماط معقدة ، تميل تلك الخوارزميات نحو نقطة التشبع من حيث الدقة. وبالتالي ، نحتاج إلى نماذج أكثر تطوراً وقوة مدعومة من التعلم العميق. الرياضيات والنظرية المتضمنة في خوارزميات التعلم العميق معقدة للغاية وتحتاج إلى مراجعة متكررة. ومن ثم ، فمن المستحسن للغاية استخدام ورقة الغش.
تحتوي ورقة غش التعلم العميق بواسطة 1webzem على معظم الخوارزميات الأساسية ، وبناء جملة مكتبة التعلم العميق الأكثر شيوعًا - Keras ، وبعض المفاهيم النظرية التي يتم استخدامها بشكل متكرر.
يمكن الوصول إلى ورقة الغش الخاصة بالتعلم الآلي للتعلم العميق هنا .
اقرأ أيضًا: ورقة الغش Tensorflow
الطريق للأمام
إذا كنت من المتحمسين للتعلم الآلي وترغب في المضي قدمًا في حياتك المهنية ، فيجب عليك اختيار دبلوم upGrad's PG في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. يشرف على هذا البرنامج أحد أفضل المدربين من IIIT-B. سيغطي جميع الموضوعات الأساسية مثل تصور البيانات ، والتعلم الآلي ، والتعلم العميق ، وما إلى ذلك ، تليها مشاريع الصناعة الواقعية.
ما هي المهارات اللازمة لتصبح مهندس تعلم آلي؟
يجب أن يكون لديك بالتأكيد فهم جيد لمفاهيم هندسة البرمجيات والبرمجة. بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن تكون على دراية بمفاهيم مثل البرمجة اللغوية العصبية والتعلم المعزز وما إلى ذلك ، وبصرف النظر عن المهارات التقنية ، فإن بعض المهارات الشخصية مطلوبة أيضًا. يجب أن تعرف كيفية التواصل مع عملائك وأعضاء فريقك. أخيرًا وليس آخرًا ، يجب أن تكون متعطشًا لمعرفة المزيد عن ML من أجل النمو والأداء الجيد في النهاية.
ما هي الشهادات الإلزامية المطلوبة إذا كنت على استعداد لتصبح مهندس ML؟
تحتاج معظم وظائف هندسة التعلم الآلي إلى درجة البكالوريوس في موضوع ذي صلة مثل علوم الكمبيوتر أو الرياضيات أو الإحصاء ، وبعضها يطلب درجة الماجستير أو الدكتوراه. في التعلم الآلي أو رؤية الكمبيوتر أو الشبكات العصبية أو التعلم العميق أو أي موضوع مشابه آخر. تعتبر الشهادات في التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي أو علم البيانات مفيدة خارج التعليم العالي لأنها توفر مهارات قابلة للتطبيق.
هل يجب أن أتعلم SQL إذا أردت أن أصبح مهندسًا للتعلم الآلي؟
في التعلم الآلي ، يعد اكتشاف الأنماط خطوة حاسمة. من خلال تنظيم كميات هائلة من البيانات ، تحسن SQL بشكل كبير التعرف على الأنماط. SQL هي أبسط لغة للاستعلام عن البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، فإن إتقان SQL سيسمح لك بالاستفادة من الكفاءات لاحقًا من خلال الجمع بين SQL و Python. ومن ثم ، فإن SQL تستفيد من مزايا لغة R عند استخدامها مع قاعدة بيانات علائقية لتطبيقات التعلم الآلي. إذا كنت تريد أن تصبح مهندسًا للتعلم الآلي ، فإن فهم SQL ليس ضروريًا فحسب ، بل سيجعل أيضًا الكثير من عملك أسهل.