Spickzettel für maschinelles Lernen, die jeder ML-Ingenieur kennen sollte

In den letzten Jahrzehnten hat maschinelles Lernen die Art und Weise, wie Dinge funktionieren und wie Entscheidungen getroffen werden, drastisch verändert. Heutzutage nutzt fast jede Branche verschiedene Konzepte des maschinellen Lernens auf die eine oder andere Weise effizient. Aus diesem Grund hat die Zahl der Jobs im Zusammenhang mit maschinellem Lernen drastisch zugenommen, und immer mehr Arbeitssuchende und Studienanfänger versuchen ihr Bestes, um maschinelle Lernfähigkeiten zu erlernen.

Wir alle wissen, dass maschinelles Lernen ein weites Feld ist, und es gibt zahlreiche Konzepte, die man sich merken muss, auch wenn man häufig ähnlichen Aufgaben ausgesetzt ist. Daher wird es für Lernende mühelos, die grundlegenden Konzepte und Tricks zu überarbeiten und erneut zu besuchen, wenn sie Zugriff auf einige kurze Notizen haben. Es hilft ihnen, sich auf Vorstellungsgespräche vorzubereiten, beim Vornehmen neuer Änderungen zu verweisen und sogar schnell ein neues Konzept zu entdecken. Daher werden wir in diesem Artikel die besten Spickzettel für maschinelles Lernen auflisten , die den Fachleuten und Lernenden des maschinellen Lernens helfen werden.

Python-Spickzettel von Dave Child

Um mit jeder digitalen Entwicklung zu beginnen, braucht man eine Programmiersprache. Python ist die am meisten bevorzugte Programmiersprache für Enthusiasten des maschinellen Lernens, da sie einfach zu bedienen, vollständig zugänglich und von der Community hervorragend unterstützt wird. Daher hilft es, die Syntax und die grundlegenden Tricks griffbereit zu haben, wenn Sie die Funktionsweise der Sprache auffrischen müssen.

Dieses schöne Blatt von Dave Child enthält alle wesentlichen Funktionen von Strings, Listen usw. Es enthält auch eine Vielzahl von Informationen über das System und lokale Variablen, Slicing und Datenformatierungsmethoden. Daher erfüllt dieser Spickzettel für Python für Enthusiasten des maschinellen Lernens den Zweck des schnellen Erinnerns und Referenzierens.

Den Python-Spickzettel für Enthusiasten des maschinellen Lernens von Dave Child finden Sie hier .

Numpy Spickzettel von Justin

Wir alle wissen, dass es beim maschinellen Lernen nur um Zahlen geht. Tatsächlich haben wir beim maschinellen Lernen eine große Menge oder große Arrays von Zahlen. Obwohl es eingebaute Optionen wie Listen und Tupel gibt, um diese Daten zu verwalten, sind sie nicht so brauchbar wie die Anforderungen. Daher verwenden die meisten Enthusiasten des maschinellen Lernens eine Bibliothek namens Numpy, die sich ausschließlich numerischen Berechnungen widmet.

Numpy ist eine der beliebtesten Bibliotheken, die große Arrays verarbeiten und sie gemäß den Benutzeranforderungen bearbeiten kann. Beim Spielen mit einem breiten Datensatz spart Numpy dem Benutzer viel Zeit und erleichtert ihm/ihr, den Fluss und die Struktur der Daten intuitiv zu verstehen.

Dieser schöne Spickzettel von Justin deckt alle primären syntaktischen Techniken ab, die in Numpy verwendet werden. Es enthält alle primären Array-Operationen, mehrdimensionalen Zugriff usw. Eine schnelle Übersicht über die gewöhnliche und binomiale Verteilung wird ebenfalls bereitgestellt.

Auf den Numpy -Spickzettel für maschinelles Lernen kann hier zugegriffen werden .

Pandas-Spickzettel von Sanjeev

Wenn Sie intensiv maschinelles Lernen betreiben, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Sie regelmäßig verschiedene Arten von Daten lesen und schreiben. Obwohl Python über einige eingebaute Bibliotheken verfügt, um diese Aufgabe zu erledigen, entspricht es nicht den Erwartungen zum Lesen und Analysieren großer Mengen komplexer Daten. Zu diesem Zweck verwenden die meisten Fachleute und Lernenden für maschinelles Lernen Pandas.

Pandas ist eine Bibliothek, die es den Benutzern sehr einfach macht, komplexe Datenformulare zu lesen, wichtige Informationen auszuwählen und Daten entsprechend zu schreiben. Daher hilft es, einen Spickzettel griffbereit zu haben, um schnell auf Syntax und Techniken zu verweisen.

Dieser Spickzettel bietet einen schnellen Einblick in die wesentlichen Funktionen wie Daten lesen, Sortierung auswählen etc. Darüber hinaus enthält er auch grundlegende Datenabfragen wie Joins, Merges etc.

Auf den Pandas -Spickzettel für maschinelles Lernen kann hier zugegriffen werden .

Matplotlib-Spickzettel von Justin

Matplotlib kann schnell komplexe Grafiken und Diagramme zeichnen.

Quelle

Wenn Sie mit einer riesigen Datenmenge arbeiten sollen, wird es manchmal schwierig, die Art und den Fluss der Daten zu analysieren und zu visualisieren. Bevor Sie Algorithmen erstellen, müssen Sie unbedingt verstehen, wie sich die Daten verhalten. Zu diesem Zweck verwenden wir visuelle Darstellungen. Es gibt mehrere Diagramme und Diagramme wie Balkendiagramme, Boxplots, Liniendiagramme usw., die zu diesem Zweck gezeichnet werden können.

Matplotlib ist eine wunderschön gestaltete Bibliothek, die den Benutzern hilft, mehrere Arten von Diagrammen an einem Ort zu zeichnen. Es ist trendy für seine Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität.

Mit diesem Spickzettel haben Sie sofortigen Zugriff auf grundlegende Diagramme und Zahlen. Es zeigt die gesamte Syntax der beliebten Komponente Pyplot von matplotlib zum Zeichnen von Balkendiagrammen, Liniendiagrammen, Legenden, Kreisdiagrammen usw.

Den Spickzettel für maschinelles Lernen von Matplotlib finden Sie hier .

Scikit Learn Spickzettel von Sati

Jetzt haben wir alle notwendigen Spickzettel, die für den Umgang mit den Daten erforderlich sind. Sobald wir die Daten erhalten haben, neigen wir dazu, Algorithmen und maschinelle Lernmodelle darauf anzuwenden, um die strukturierten Daten besser zu verstehen. Das Schreiben von Modellen von Grund auf ist eine sehr mühsame und sich wiederholende Aufgabe. Daher haben Fachleute spezielle Bibliotheken entwickelt, um diese Modelle auszuführen und immer mehr neue Modelle mit den Datensätzen zu trainieren, die wir erhalten.

Eine dieser Bibliotheken ist Scikit Learn. Dies ist eine der beliebtesten Bibliotheken, mit der neue Modelle trainiert und an echten Daten getestet werden. Mit Hilfe dieser Bibliothek können verschiedene Algorithmen von der logistischen Regression bis zum komplexen Clustering verwendet werden. Daher ist es wichtig, die gesamte Syntax und die grundlegenden Konzepte griffbereit zu haben.

Dieser Spickzettel enthält die gesamte grundlegende Syntax und Theorie für Regression, Kreuzvalidierung, Clustering usw., gekrönt von trivialen Visualisierungen.

Auf den Spickzettel für maschinelles Lernen für Scikit Learn kann hier zugegriffen werden .

Deep-Learning-Spickzettel 1webzem

Deep-Learning-Modelle bieten eine bessere Genauigkeit bei großen Datenmengen.

Quelle

Obwohl Scikit eine breite Palette von Algorithmen für maschinelles Lernen abdeckt, neigen diese Algorithmen, wenn die Datenmenge größer wird und Muster komplexer werden, zu einem Sättigungspunkt in Bezug auf die Genauigkeit. Daher brauchen wir ausgefeiltere und robustere Modelle, die auf Deep Learning basieren. Die Mathematik und Theorie von Deep-Learning-Algorithmen sind sehr komplex und müssen häufig überarbeitet werden. Daher ist die Verwendung eines Spickzettels sehr ratsam.

Der Deep-Learning-Spickzettel von 1webzem enthält die meisten zugrunde liegenden Algorithmen, die Syntax der beliebtesten Deep-Learning-Bibliothek – Keras – und einige theoretische Konzepte, die häufig verwendet werden.

Auf den Spickzettel für maschinelles Lernen für Deep Learning kann hier zugegriffen werden .

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Die Straße entlang

Wenn Sie ein Enthusiast für maschinelles Lernen sind und weiter in Ihre Karriere einsteigen möchten, sollten Sie sich für das PG-Diplom in maschinellem Lernen und KI von upGrad entscheiden. Dieses Programm wird von einem der besten Ausbilder von IIIT-B betreut. Es wird alle wesentlichen Themen wie Datenvisualisierung, maschinelles Lernen, Deep Learning usw. abdecken, gefolgt von realen Industrieprojekten.