머신 러닝 치트 시트 모든 ML 엔지니어가 알아야 할 사항

지난 수십 년 동안 기계 학습은 작업 방식과 의사 결정 방식을 크게 변화시켰습니다. 오늘날 거의 모든 산업에서 다양한 기계 학습 개념을 어떤 방식으로든 효율적으로 사용하고 있습니다. 이로 인해 머신러닝 관련 직업이 급격히 증가하고 있으며, 머신러닝 기술을 배우기 위해 최선을 다하는 구직자와 신입생이 늘어나고 있다.

기계 학습은 방대한 분야이며 유사한 작업에 자주 노출되더라도 기억해야 할 개념이 많다는 것을 모두 알고 있습니다. 따라서 학습자가 짧은 메모에 액세스할 수 있는 경우 기본 개념과 요령을 수정하고 다시 방문하는 것이 수월해집니다. 인터뷰를 준비하고, 새로운 변경 사항을 적용하면서 참조하고, 새로운 개념을 빠르게 발견하는 데 도움이 됩니다. 따라서 이 기사에서는 기계 학습 전문가와 학습자에게 도움이 될 최고의 기계 학습 치트 시트 를 나열합니다.

Dave Child의 Python 치트 시트

디지털 개발을 시작하려면 프로그래밍 언어가 필요합니다. Python은 사용 용이성, 완전한 접근성 및 우수한 커뮤니티 지원으로 인해 기계 학습 애호가에게 가장 선호되는 프로그래밍 언어입니다. 따라서 구문과 기본 트릭을 편리하게 유지하면 언어의 기능을 다듬어야 할 때마다 도움이 됩니다.

Dave Child의 이 아름다운 시트에는 문자열, 목록 등의 모든 필수 기능이 포함되어 있습니다. 또한 시스템 및 로컬 변수, 슬라이싱 및 데이터 형식 지정 방법에 대한 방대한 정보 세트가 있습니다. 따라서 기계 학습 애호가를 위해 이 Python용 치트 시트는 빠른 기억 및 참조의 목적을 충족합니다.

Dave Child의 기계 학습 애호가를 위한 Python 치트 시트는 여기 에서 찾을 수 있습니다 .

Justin의 Numpy 치트 시트

기계 학습이 숫자에 관한 것임을 우리는 모두 알고 있습니다. 사실, 기계 학습에는 많은 숫자 집합 또는 큰 배열이 있습니다. 이 데이터를 관리하기 위한 목록 및 튜플과 같은 내장 옵션이 있지만 요구 사항만큼 사용 가능하지는 않습니다. 따라서 대부분의 기계 학습 애호가는 Numpy라는 수치 계산 전용 라이브러리를 사용합니다.

Numpy는 큰 배열을 처리하고 사용자 요구에 따라 조작할 수 있는 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나입니다. Numpy는 광범위한 데이터 세트로 플레이하는 동안 사용자의 많은 시간을 절약하고 사용자가 데이터의 흐름과 구조를 직관적으로 더 쉽게 이해할 수 있도록 합니다.

Justin의 이 아름다운 치트 시트는 Numpy에서 사용되는 모든 기본 구문 기술을 다룹니다. 여기에는 모든 기본 배열 작업, 다차원 액세스 등이 포함됩니다. 일반 및 이항 분포에 대한 빠른 보기도 제공됩니다.

Numpy 기계 학습 치트 시트 는 여기에서 액세스할 수 있습니다 .

Sanjeev의 팬더 치트 시트

집중적인 머신 러닝을 하고 있다면 정기적으로 다양한 종류의 데이터를 읽고 쓸 가능성이 높습니다. Python에는 작업을 수행할 몇 가지 내장 라이브러리가 있지만 방대한 양의 복잡한 데이터를 읽고 분석하기 위한 기대에는 미치지 못합니다. 이를 위해 대부분의 기계 학습 전문가와 학습자는 Pandas를 사용합니다.

Pandas는 사용자가 복잡한 데이터 형식을 읽고, 중요한 정보를 선택하고, 그에 따라 데이터를 쓰기 매우 쉽게 해주는 라이브러리입니다. 따라서 치트 시트를 편리하게 보관하면 구문과 기술을 빠르게 참조하는 데 도움이 됩니다.

이 치트 시트는 데이터 읽기, 정렬 선택 등과 같은 필수 기능에 대한 빠른 살펴보기를 제공합니다. 이 외에도 조인, 병합 등과 같은 기본 데이터 쿼리도 포함되어 있습니다.

Pandas 기계 학습 치트 시트 는 여기에서 액세스할 수 있습니다 .

Justin의 Matplotlib 치트 시트

Matplotlib는 복잡한 그래프와 다이어그램을 빠르게 그릴 수 있습니다.

원천

방대한 양의 데이터로 작업해야 하는 경우 데이터의 유형과 흐름을 분석하고 시각화하는 것이 때로는 어려울 수 있습니다. 알고리즘을 만들기 전에 데이터가 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 필수적입니다. 이를 위해 시각적 표현을 사용합니다. 이 목적을 위해 플롯할 수 있는 막대 그래프, 상자 플롯, 선 그래프 등과 같은 여러 그래프와 플롯이 있습니다.

Matplotlib는 사용자가 한 곳에서 여러 종류의 그래프를 그릴 수 있도록 도와주는 아름답게 디자인된 라이브러리입니다. 사용 편의성과 유연성으로 인해 트렌디합니다.

이 치트 시트를 사용하면 기본 다이어그램과 그림을 그릴 수 있습니다. 막대 그래프, 선 그래프, 범례, 파이 차트 등을 그리기 위한 matplotlib의 인기 있는 구성 요소 Pyplot의 모든 구문을 보여줍니다.

Matplotlib 기계 학습 치트 시트 는 여기 에서 찾을 수 있습니다 .

Sati의 Scikit Learn 치트 시트

이제 데이터 처리에 필요한 모든 치트 시트가 있습니다. 데이터를 얻은 후에는 구조화된 데이터를 더 잘 이해하기 위해 알고리즘과 기계 학습 모델을 데이터에 적용하는 경향이 있습니다. 모델을 처음부터 작성하는 것은 매우 지루하고 반복적인 작업입니다. 따라서 전문가들은 이러한 모델을 실행하고 우리가 얻은 데이터 세트에 대해 점점 더 많은 새 모델을 훈련하기 위해 특정 라이브러리를 개발했습니다.

그러한 라이브러리 중 하나는 Scikit Learn입니다. 이것은 새로운 모델을 훈련하고 실제 데이터에서 테스트하는 데 사용되는 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나입니다. 이 라이브러리의 도움으로 로지스틱 회귀에서 복잡한 클러스터링에 이르기까지 다양한 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 따라서 모든 구문과 기본 개념을 편리하게 유지하는 것이 중요합니다.

이 치트 시트에는 회귀, 교차 검증, 클러스터링 등에 대한 모든 기본 구문과 이론이 포함되어 있으며 사소한 시각화도 포함되어 있습니다.

Scikit Learn 의 기계 학습 치트 시트 는 여기에서 액세스할 수 있습니다 .

딥 러닝 치트 시트 1webzem

딥 러닝 모델은 많은 양의 데이터에 대해 더 나은 정확도를 제공합니다.

원천

Scikit은 광범위한 기계 학습 알고리즘을 다루지만 데이터가 더 방대해지고 패턴이 복잡해지면 이러한 알고리즘은 정확도 측면에서 포화 지점에 도달하는 경향이 있습니다. 따라서 딥 러닝으로 구동되는 보다 정교하고 강력한 모델이 필요합니다. 딥 러닝 알고리즘에 관련된 수학과 이론은 매우 복잡하고 자주 수정해야 합니다. 따라서 치트 시트를 사용하는 것이 좋습니다.

1webzem의 딥 러닝 치트 시트에는 대부분의 기본 알고리즘, 가장 인기 있는 딥 러닝 라이브러리인 Keras의 구문 및 자주 사용되는 몇 가지 이론적 개념이 포함되어 있습니다.

딥 러닝을 위한 머신 러닝 치트 시트는 여기에서 액세스 할 수 있습니다 .

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앞으로의 길

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