Hojas de trucos de aprendizaje automático que todo ingeniero de aprendizaje automático debe conocer

En las últimas dos décadas, el aprendizaje automático ha cambiado drásticamente la forma en que funcionan las cosas y cómo se toman las decisiones. Hoy en día, casi todas las industrias están haciendo un uso eficiente de diferentes conceptos de aprendizaje automático de una forma u otra. Debido a esto, ha habido un aumento drástico en la cantidad de trabajos relacionados con el aprendizaje automático, y cada vez más personas que buscan trabajo y estudiantes nuevos están haciendo todo lo posible para aprender habilidades de aprendizaje automático.

Todos sabemos que el aprendizaje automático es un campo muy amplio y que hay numerosos conceptos que uno debe recordar, incluso si se expone con frecuencia a tareas similares. Por lo tanto, se vuelve fácil para los alumnos revisar y repasar los conceptos y trucos básicos si tienen acceso a algunas notas breves. Les ayuda a prepararse para las entrevistas, hacer referencias mientras realizan nuevos cambios e incluso descubrir rápidamente un nuevo concepto. Por lo tanto, en este artículo, enumeraremos las mejores hojas de trucos de aprendizaje automático que ayudarán a los profesionales y estudiantes de aprendizaje automático.

Hoja de trucos de Python de Dave Child

Para comenzar con cualquier desarrollo digital, se necesita un lenguaje de programación. Python es el lenguaje de programación preferido por los entusiastas del aprendizaje automático debido a su facilidad de uso, total accesibilidad y excelente soporte comunitario. Por lo tanto, tener la sintaxis y los trucos básicos a mano ayuda siempre que necesite repasar el funcionamiento del lenguaje.

Esta hermosa hoja de Dave Child contiene todas las funciones esenciales de cadenas, listas, etc. También tiene un amplio conjunto de información sobre el sistema y las variables locales, el corte y los métodos de formateo de datos. Por lo tanto, para los entusiastas del aprendizaje automático, esta hoja de trucos para Python satisface el propósito de recordar y hacer referencia rápidamente.

La hoja de trucos de Python para entusiastas del aprendizaje automático de Dave Child se puede encontrar aquí .

Hoja de trucos de Numpy de Justin

Todos sabemos que el aprendizaje automático tiene que ver con los números. De hecho, en el aprendizaje automático, tenemos un gran conjunto o grandes conjuntos de números. Aunque hay opciones integradas como listas y tuplas para administrar estos datos, no son tan utilizables como los requisitos. Por lo tanto, la mayoría de los entusiastas del aprendizaje automático utilizan una biblioteca dedicada a los cálculos numéricos llamada Numpy.

Numpy es una de las bibliotecas más populares que puede manejar grandes arreglos y manipularlos según las necesidades del usuario. Mientras juega con un amplio conjunto de datos, Numpy le ahorra mucho tiempo al usuario y le facilita la comprensión intuitiva del flujo y la estructura de los datos.

Esta hermosa hoja de trucos de Justin cubre todas las técnicas sintácticas primarias utilizadas en Numpy. Incluye todas las operaciones de matriz primaria, acceso multidimensional, etc. También se proporciona una vista rápida de la distribución ordinaria y binomial.

Se puede acceder a la hoja de trucos de aprendizaje automático de Numpy aquí .

Hoja de trucos de Pandas de Sanjeev

Si está realizando un aprendizaje automático intensivo, hay muchas posibilidades de que lea y escriba diferentes tipos de datos con regularidad. Aunque Python tiene algunas bibliotecas incorporadas para realizar la tarea, no cumple con las expectativas para leer y analizar grandes cantidades de datos complejos. Para esto, la mayoría de los profesionales y estudiantes de aprendizaje automático usan Pandas.

Pandas es una biblioteca que facilita a los usuarios la lectura de formularios de datos complejos, la selección de información importante y la escritura de datos en consecuencia. Por lo tanto, tener una hoja de trucos a mano ayuda a hacer referencia rápidamente a la sintaxis y las técnicas.

Esta hoja de trucos proporciona un vistazo rápido a las funciones esenciales como leer los datos, seleccionar la ordenación, etc. Además de esto, también incluye consultas de datos básicos como uniones, fusiones, etc.

Se puede acceder a la hoja de trucos de aprendizaje automático de Pandas aquí .

Hoja de trucos de Matplotlib por Justin

Matplotlib puede dibujar rápidamente gráficos y diagramas complejos.

Fuente

Cuando se supone que debe trabajar con una gran cantidad de datos, a veces se vuelve un desafío analizar y visualizar el tipo y el flujo de datos. Antes de hacer cualquier algoritmo, es imperativo entender cómo se comportan los datos. Para ello, utilizamos representaciones visuales. Hay varios gráficos y diagramas, como un gráfico de barras, un diagrama de caja, gráficos de líneas, etc., que se pueden trazar para este propósito.

Matplotlib es una biblioteca bellamente diseñada que ayuda a los usuarios a trazar múltiples tipos de gráficos en un solo lugar. Está de moda por su facilidad de uso y flexibilidad.

Esta hoja de trucos le brinda acceso instantáneo para trazar diagramas y figuras básicos. Muestra toda la sintaxis del popular componente Pyplot de matplotlib para trazar gráficos de barras, gráficos de líneas, leyendas, gráficos circulares, etc.

La hoja de trucos de aprendizaje automático de Matplotlib se puede encontrar aquí .

Hoja de trucos de Scikit Learn de Sati

Ahora tenemos todas las hojas de trucos necesarias para manejar los datos. Una vez que obtenemos los datos, tendemos a aplicarles algoritmos y modelos de aprendizaje automático en una búsqueda para dar un mejor sentido a los datos estructurados. Escribir modelos desde cero es una tarea muy tediosa y repetitiva. Por lo tanto, los profesionales han desarrollado bibliotecas específicas para ejecutar estos modelos y entrenar más y más modelos nuevos en los conjuntos de datos que obtenemos.

Una de esas bibliotecas es Scikit Learn. Esta es una de las bibliotecas más populares que se utilizan para entrenar nuevos modelos y probarlos en datos reales. Con la ayuda de esta biblioteca, se pueden usar diferentes algoritmos, desde la regresión logística hasta el agrupamiento complejo. Por lo tanto, es esencial tener a mano toda la sintaxis y los conceptos básicos.

Esta hoja de trucos incluye toda la sintaxis y la teoría básicas para la regresión, la validación cruzada, la agrupación, etc., además de visualizaciones triviales.

Se puede acceder a la hoja de trucos de aprendizaje automático para Scikit Learn aquí .

Hoja de trucos de aprendizaje profundo 1webzem

Los modelos de aprendizaje profundo brindan una mayor precisión en una gran cantidad de datos.

Fuente

Aunque Scikit cubre una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático, cuando los datos se vuelven más masivos y los patrones se vuelven complejos, esos algoritmos tienden hacia un punto de saturación en términos de precisión. Por lo tanto, necesitamos modelos más sofisticados y robustos impulsados ​​por Deep Learning. Las matemáticas y la teoría involucradas en los algoritmos de Deep Learning son muy complejas y necesitan una revisión frecuente. Por lo tanto, es muy recomendable utilizar una hoja de trucos.

La hoja de trucos de aprendizaje profundo de 1webzem contiene la mayoría de los algoritmos subyacentes, la sintaxis de la biblioteca de aprendizaje profundo más popular: Keras, y algunos conceptos teóricos que se usan con frecuencia.

Se puede acceder a la hoja de trucos de aprendizaje automático para el aprendizaje profundo aquí .

Lea también: Hoja de trucos de Tensorflow

El camino por delante

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