すべてのMLエンジニアが知っておくべき機械学習に関するチートシート

過去数十年の間に、機械学習は物事の仕組みと意思決定の方法を劇的に変えました。 今日、ほとんどすべての業界が、さまざまな機械学習の概念を何らかの形で効率的に利用しています。 これにより、機械学習関連の仕事が飛躍的に増え、求職者や新入生が機械学習のスキルを身につけるために最善を尽くしています。

機械学習は広大な分野であり、同様のタスクに頻繁にさらされる場合でも、覚えておく必要のある概念は数多くあります。 したがって、学習者がいくつかの短いメモにアクセスできる場合、基本的な概念とトリックを修正して再検討することは簡単になります。 それは彼らが面接の準備をし、新しい変更を加えながら参照し、そして新しい概念を素早く発見するのを助けます。 したがって、この記事では、機械学習の専門家や学習者に役立つ上位の機械学習に関するチートシートをリストします。

デイブチャイルドによるPythonチートシート

デジタル開発を始めるには、プログラミング言語が必要です。 Pythonは、使いやすさ、完全なアクセシビリティ、優れたコミュニティサポートにより、機械学習愛好家に最も好まれるプログラミング言語です。 したがって、言語の機能をブラッシュアップする必要があるときはいつでも、構文と基本的なトリックを手元に置いておくと役立ちます。

Dave Childによるこの美しいシートには、文字列、リストなどのすべての重要な機能が含まれています。また、システムとローカル変数、スライス、およびデータのフォーマット方法に関する膨大な情報も含まれています。 したがって、機械学習愛好家にとって、このPythonのチートシートは、すばやく覚えて参照するという目的を満たしています。

DaveChildによる機械学習愛好家向けのPythonチートシートはここにあります。

JustinによるNumpyチートシート

機械学習は数字がすべてだということは誰もが知っています。 実際、機械学習では、数の大きなセットまたは大きな配列があります。 このデータを管理するためのリストやタプルなどの組み込みオプションがありますが、それらは要件に従って使用できません。 したがって、機械学習愛好家のほとんどは、Numpyと呼ばれる数値計算専用のライブラリを使用しています。

Numpyは、大規模な配列を処理し、ユーザーのニーズに応じてそれらを操作できる最も人気のあるライブラリの1つです。 Numpyは、幅広いデータセットで遊んでいる間、ユーザーの時間を大幅に節約し、データの流れと構造を直感的に理解しやすくします。

Justinによるこの美しい虎の巻は、Numpyで使用されるすべての主要な構文手法をカバーしています。 これには、すべての一次配列操作、多次元アクセスなどが含まれます。通常および二項分布のクイックビューも提供されます。

Numpyの機械学習に関するチートシートは、こちらからアクセスできます。

Sanjeevによるパンダのチートシート

集中的な機械学習を行っている場合、さまざまな種類のデータを定期的に読み書きする可能性が高くなります。 Pythonには、タスクを実行するための組み込みライブラリがいくつかありますが、膨大な量の複雑なデータを読み取って分析するという期待どおりには機能しません。 このために、ほとんどの機械学習の専門家と学習者はパンダを使用しています。

Pandasは、ユーザーが複雑なデータフォームを読み取り、重要な情報を選択し、それに応じてデータを書き込むことを非常に簡単にするライブラリです。 したがって、虎の巻を手元に置いておくことは、構文と手法をすばやく参照するのに役立ちます。

このチートシートでは、データの読み取り、並べ替えの選択などの重要な機能について簡単に説明します。さらに、結合、マージなどの基本的なデータクエリも含まれています。

パンダの機械学習に関するチートシートは、こちらからアクセスできます。

JustinによるMatplotlibチートシート

Matplotlibは、複雑なグラフや図をすばやく描画できます。

ソース

大量のデータを処理することになっている場合、データの種類とフローを分析して視覚化することが困難になることがあります。 アルゴリズムを作成する前に、データがどのように動作しているかを理解することが不可欠です。 この目的のために、視覚的な表現を使用します。 この目的のためにプロットできる棒グラフ、箱ひげ図、線グラフなどのようないくつかのグラフとプロットがあります。

Matplotlibは、ユーザーが1か所に複数の種類のグラフをプロットするのに役立つ美しく設計されたライブラリです。 使いやすさと柔軟性で流行しています。

このチートシートを使用すると、基本的な図や図をすぐにプロットできます。 棒グラフ、線グラフ、凡例、円グラフなどをプロットするためのmatplotlibの人気のあるコンポーネントPyplotのすべての構文を示しています。

Matplotlibの機械学習に関するチートシートはここにあります。

Scikit Learn Cheat Sheet by Sati

これで、データの処理に必要なすべてのチートシートができました。 データを取得したら、構造化されたデータをよりよく理解するために、アルゴリズムと機械学習モデルをデータに適用する傾向があります。 モデルを最初から作成することは、非常に面倒で反復的な作業です。 したがって、専門家は、これらのモデルを実行し、取得したデータセットでますます多くの新しいモデルをトレーニングするための特定のライブラリを開発しました。

そのようなライブラリの1つがScikitLearnです。 これは、新しいモデルをトレーニングして実際のデータでテストするために使用される最も人気のあるライブラリの1つです。 このライブラリを使用すると、ロジスティック回帰から複雑なクラスタリングまで、さまざまなアルゴリズムを使用できます。 したがって、すべての構文と基本概念を手元に置いておくことが不可欠です。

このチートシートには、回帰、相互検証、クラスタリングなどの基本的な構文と理論がすべて含まれており、簡単な視覚化が追加されています。

ScikitLearnの機械学習に関するチートシートはこちらからアクセスできます。

ディープラーニングチートシート1webzem

深層学習モデルは、大量のデータに対してより高い精度を提供します。

ソース

Scikitは幅広い機械学習アルゴリズムをカバーしていますが、データがより大量になり、パターンが複雑になると、これらのアルゴリズムは精度の点で飽和点に近づく傾向があります。 したがって、ディープラーニングを利用したより洗練された堅牢なモデルが必要です。 ディープラーニングアルゴリズムに含まれる数学と理論は非常に複雑であり、頻繁に改訂する必要があります。 したがって、虎の巻を使用することをお勧めします。

1webzemによる深層学習のチートシートには、基礎となるアルゴリズムのほとんど、最も人気のある深層学習ライブラリであるKerasの構文、および頻繁に使用されるいくつかの理論的概念が含まれています。

ディープラーニング用の機械学習に関するチートシートは、こちらからアクセスできます。

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前方の道路

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