Schede di apprendimento automatico che ogni ingegnere di machine learning dovrebbe conoscere

Negli ultimi due decenni, l'apprendimento automatico ha cambiato drasticamente il modo in cui funzionano le cose e il modo in cui vengono prese le decisioni. Oggi, quasi tutti i settori fanno un uso efficiente di diversi concetti di machine learning in un modo o nell'altro. A causa di ciò, c'è stato un drastico aumento del numero di lavori relativi all'apprendimento automatico e sempre più persone in cerca di lavoro e matricole stanno facendo del loro meglio per apprendere abilità di apprendimento automatico.

Sappiamo tutti che l'apprendimento automatico è un campo vasto e ci sono numerosi concetti che bisogna ricordare, anche se è spesso esposto a compiti simili. Quindi, diventa facile per gli studenti rivedere e rivisitare i concetti e i trucchi di base se hanno accesso ad alcune brevi note. Li aiuta a prepararsi per le interviste, fare riferimento mentre apportano nuove modifiche e persino a scoprire rapidamente un nuovo concetto. Quindi, in questo articolo, elencheremo i migliori cheat sheet di machine learning che aiuteranno i professionisti e gli studenti di machine learning.

Foglio di Python di Dave Child

Per iniziare con qualsiasi sviluppo digitale, è necessario un linguaggio di programmazione. Python è il linguaggio di programmazione preferito dagli appassionati di apprendimento automatico grazie alla sua facilità d'uso, alla piena accessibilità e all'eccellente supporto della community. Quindi, tenere a portata di mano la sintassi e i trucchi di base aiuta ogni volta che è necessario rispolverare il funzionamento del linguaggio.

Questo bellissimo foglio di Dave Child contiene tutte le funzioni essenziali di stringhe, elenchi, ecc. Ha anche un vasto set di informazioni sul sistema e sui metodi di variabili locali, slicing e formattazione dei dati. Quindi, per gli appassionati di apprendimento automatico, questo cheat sheet per Python soddisfa lo scopo di ricordare e fare riferimento rapidamente.

Il cheat sheet di Python per gli appassionati di machine learning di Dave Child può essere trovato qui .

Cheat Sheet Numpy di Justin

Sappiamo tutti che l'apprendimento automatico riguarda i numeri. In effetti, nell'apprendimento automatico, abbiamo un grande insieme o grandi matrici di numeri. Sebbene ci siano opzioni integrate come elenchi e tuple per gestire questi dati, non sono utilizzabili secondo i requisiti. Quindi, la maggior parte degli appassionati di machine learning utilizza una libreria dedicata ai calcoli numerici chiamata Numpy.

Numpy è una delle librerie più popolari in grado di gestire array di grandi dimensioni e manipolarli in base alle esigenze dell'utente. Mentre si gioca con un'ampia serie di dati, Numpy fa risparmiare molto tempo all'utente e rende più facile per lui/lei comprendere intuitivamente il flusso e la struttura dei dati.

Questo bellissimo cheat sheet di Justin copre tutte le principali tecniche sintattiche utilizzate in Numpy. Include tutte le operazioni sugli array primari, l'accesso multidimensionale, ecc. Viene inoltre fornita una rapida visualizzazione della distribuzione ordinaria e binomiale.

È possibile accedere al cheat sheet di Numpy machine learning qui .

Foglio di trucchi di Pandas di Sanjeev

Se stai facendo un apprendimento automatico intensivo, ci sono alte probabilità che leggerai e scriverai regolarmente diversi tipi di dati. Sebbene Python abbia alcune librerie integrate per svolgere l'attività, non regge le aspettative per la lettura e l'analisi di grandi quantità di dati complessi. Per questo, la maggior parte dei professionisti e degli studenti dell'apprendimento automatico utilizza Panda.

Pandas è una libreria che rende molto facile per gli utenti leggere moduli di dati complessi, selezionare informazioni importanti e scrivere i dati di conseguenza. Quindi, tenere a portata di mano un cheat sheet aiuta a fare rapidamente riferimento a sintassi e tecniche.

Questo cheat sheet fornisce una rapida occhiata alle funzioni essenziali come la lettura dei dati, la selezione dell'ordinamento, ecc. Inoltre, include anche query di dati di base come join, unioni, ecc.

È possibile accedere al cheat sheet di apprendimento automatico di Pandas qui .

Cheat sheet di Matplotlib di Justin

Matplotlib può disegnare rapidamente grafici e diagrammi complessi.

Fonte

Quando dovresti lavorare con un'enorme quantità di dati, a volte diventa difficile analizzare e visualizzare il tipo e il flusso di dati. Prima di creare qualsiasi algoritmo, è fondamentale capire come si comportano i dati. A questo scopo, utilizziamo rappresentazioni visive. Ci sono diversi grafici e grafici come un grafico a barre, box plot, grafici a linee, ecc. che possono essere tracciati a questo scopo.

Matplotlib è una libreria dal design accattivante che aiuta gli utenti a tracciare più tipi di grafici in un unico posto. È alla moda per la sua facilità d'uso e flessibilità.

Questo cheat sheet ti dà accesso istantaneo ai diagrammi e alle figure di base. Mostra tutta la sintassi del popolare componente Pyplot di matplotlib per la stampa di grafici a barre, grafici a linee, legende, grafici a torta, ecc.

Il cheat sheet di Matplotlib per l'apprendimento automatico può essere trovato qui .

Scikit Impara Cheat Sheet di Sati

Ora abbiamo tutti i cheat sheet necessari per la gestione dei dati. Una volta ottenuti i dati, tendiamo ad applicarvi algoritmi e modelli di apprendimento automatico nel tentativo di dare un senso migliore ai dati strutturati. Scrivere modelli da zero è un compito molto noioso e ripetitivo. Pertanto, i professionisti hanno sviluppato librerie specifiche per eseguire questi modelli e addestrare sempre più nuovi modelli sui set di dati che otteniamo.

Una di queste librerie è Scikit Learn. Questa è una delle librerie più popolari utilizzate per addestrare nuovi modelli e testarli su dati reali. Con l'aiuto di questa libreria possono essere utilizzati diversi algoritmi, dalla regressione logistica al clustering complesso. Quindi, è essenziale tenere a portata di mano tutta la sintassi e i concetti di base.

Questo cheat sheet include tutta la sintassi di base e la teoria per la regressione, la convalida incrociata, il clustering, ecc. Condita con visualizzazioni banali.

È possibile accedere al cheat sheet di machine learning per Scikit Learn qui .

Foglio informativo sull'apprendimento profondo 1webzem

I modelli di deep learning offrono una migliore precisione su una grande quantità di dati.

Fonte

Sebbene Scikit copra un'ampia gamma di algoritmi di apprendimento automatico, quando i dati diventano più massicci e gli schemi diventano complessi, tali algoritmi tendono verso un punto di saturazione in termini di precisione. Quindi, abbiamo bisogno di modelli più sofisticati e robusti basati sul Deep Learning. La matematica e la teoria coinvolte negli algoritmi di Deep Learning sono molto complesse e necessitano di frequenti revisioni. Quindi, l'uso di un cheat sheet è molto consigliabile.

Il cheat sheet di deep learning di 1webzem contiene la maggior parte degli algoritmi sottostanti, la sintassi della libreria di deep learning più popolare – Keras e alcuni concetti teorici che vengono utilizzati frequentemente.

È possibile accedere al cheat sheet di machine learning per il deep learning qui .

Leggi anche: Cheat Sheet di Tensorflow

La strada davanti

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