Ścieżki do uczenia maszynowego, o których powinien wiedzieć każdy inżynier ML

W ciągu ostatnich kilku dekad uczenie maszynowe radykalnie zmieniło sposób działania i podejmowanie decyzji. Obecnie prawie każda branża efektywnie wykorzystuje różne koncepcje uczenia maszynowego w taki czy inny sposób. Z tego powodu nastąpił drastyczny wzrost liczby zawodów związanych z uczeniem maszynowym, a coraz więcej osób poszukujących pracy i nowicjuszy stara się jak najlepiej nauczyć umiejętności uczenia maszynowego.

Wszyscy wiemy, że uczenie maszynowe to rozległa dziedzina i jest wiele pojęć, o których trzeba pamiętać, nawet jeśli często ma się do czynienia z podobnymi zadaniami. W związku z tym uczącym się, jeśli mają dostęp do krótkich notatek, łatwo jest powtarzać i powracać do podstawowych pojęć i sztuczek. Pomaga im przygotować się do rozmów kwalifikacyjnych, odnieść się przy wprowadzaniu nowych zmian, a nawet szybko odkryć nową koncepcję. Dlatego w tym artykule wymienimy najlepsze ściągawki do uczenia maszynowego , które pomogą profesjonalistom i osobom uczącym się uczenia maszynowego.

Ściągawka do Pythona autorstwa Dave Child

Aby rozpocząć jakikolwiek rozwój cyfrowy, potrzebny jest język programowania. Python jest najbardziej preferowanym językiem programowania dla entuzjastów uczenia maszynowego ze względu na łatwość użycia, pełną dostępność i doskonałe wsparcie społeczności. W związku z tym korzystanie ze składni i podstawowych sztuczek pomaga zawsze, gdy trzeba odświeżyć funkcjonowanie języka.

Ten piękny arkusz autorstwa Dave'a Childa zawiera wszystkie podstawowe funkcje łańcuchów, list itp. Zawiera również obszerny zestaw informacji o zmiennych systemowych i lokalnych, metodach wycinania i formatowania danych. Dlatego dla entuzjastów uczenia maszynowego ta ściągawka do Pythona spełnia cel szybkiego zapamiętywania i odwoływania się.

Ściągaczkę z Pythona dla entuzjastów uczenia maszynowego autorstwa Dave'a Childa można znaleźć tutaj .

Ściągawka Numpy autorstwa Justina

Wszyscy wiemy, że uczenie maszynowe polega na liczbach. W rzeczywistości w uczeniu maszynowym mamy duży zestaw lub duże tablice liczb. Chociaż istnieją wbudowane opcje, takie jak listy i krotki, do zarządzania tymi danymi, nie są one tak użyteczne, jak zgodnie z wymaganiami. Dlatego większość entuzjastów uczenia maszynowego korzysta z biblioteki przeznaczonej do obliczeń numerycznych o nazwie Numpy.

Numpy to jedna z najpopularniejszych bibliotek, która może obsługiwać duże tablice i manipulować nimi zgodnie z potrzebami użytkownika. Bawiąc się szerokim zestawem danych, Numpy oszczędza użytkownikowi dużo czasu i ułatwia mu intuicyjne zrozumienie przepływu i struktury danych.

Ta piękna ściągawka autorstwa Justina obejmuje wszystkie podstawowe techniki syntaktyczne używane w Numpy. Zawiera wszystkie podstawowe operacje na tablicach, dostęp wielowymiarowy itp. Dostępny jest również szybki podgląd rozkładu zwykłego i dwumianowego.

Ściągawka z uczeniem maszynowym Numpy jest dostępna tutaj .

Ściągawka Pandy autorstwa Sanjeeva

Jeśli intensywnie korzystasz z uczenia maszynowego, istnieje duże prawdopodobieństwo, że będziesz regularnie czytać i zapisywać różne rodzaje danych. Chociaż Python ma kilka wbudowanych bibliotek do wykonania tego zadania, nie spełnia oczekiwań dotyczących czytania i analizowania ogromnych ilości złożonych danych. W tym celu większość specjalistów i osób uczących się maszyn używa Pand.

Pandas to biblioteka, która bardzo ułatwia użytkownikom odczytywanie złożonych formularzy danych, wybieranie ważnych informacji i odpowiednie zapisywanie danych. Dlatego trzymanie pod ręką ściągawki pomaga w szybkim odwoływaniu się do składni i technik.

Ta ściągawka zapewnia szybki wgląd w podstawowe funkcje, takie jak odczytywanie danych, wybieranie sortowania itp. Oprócz tego zawiera również podstawowe zapytania dotyczące danych, takie jak łączenie, scalanie itp.

Ściągawka z uczeniem maszynowym Pandas jest dostępna tutaj .

Ściągawka Matplotlib autorstwa Justina

Matplotlib może szybko rysować złożone wykresy i diagramy.

Źródło

Kiedy masz pracować z ogromną ilością danych, czasami trudno jest przeanalizować i zwizualizować rodzaj i przepływ danych. Przed wykonaniem jakichkolwiek algorytmów konieczne jest zrozumienie, jak zachowują się dane. W tym celu wykorzystujemy reprezentacje wizualne. Istnieje kilka wykresów i wykresów, takich jak wykres słupkowy, wykres pudełkowy, wykres liniowy itp., które można wykreślić w tym celu.

Matplotlib to pięknie zaprojektowana biblioteka, która pomaga użytkownikom kreślić wiele rodzajów wykresów w jednym miejscu. Jest modny ze względu na łatwość użytkowania i elastyczność.

Ta ściągawka zapewnia natychmiastowy dostęp do kreślenia podstawowych diagramów i rysunków. Pokazuje całą składnię popularnego komponentu matplotlib Pyplot do kreślenia wykresów słupkowych, wykresów liniowych, legend, wykresów kołowych itp.

Ściągawka do uczenia maszynowego Matplotlib znajduje się tutaj .

Scikit Learn ściągawka autorstwa Sati

Teraz mamy wszystkie niezbędne ściągawki wymagane do obsługi danych. Po uzyskaniu danych zwykle stosujemy do nich algorytmy i modele uczenia maszynowego, aby lepiej zrozumieć ustrukturyzowane dane. Pisanie modeli od podstaw to bardzo żmudne i powtarzalne zadanie. Dlatego specjaliści opracowali specjalne biblioteki do uruchamiania tych modeli i trenowania coraz większej liczby nowych modeli na otrzymanych zestawach danych.

Jedną z takich bibliotek jest Scikit Learn. Jest to jedna z najpopularniejszych bibliotek służących do trenowania nowych modeli i testowania ich na rzeczywistych danych. Za pomocą tej biblioteki można stosować różne algorytmy, od regresji logistycznej do złożonego grupowania. Dlatego ważne jest, aby mieć pod ręką całą składnię i podstawowe pojęcia.

Ta ściągawka zawiera całą podstawową składnię i teorię regresji, walidacji krzyżowej, grupowania itp. oraz trywialne wizualizacje.

Ściągawka z uczeniem maszynowym dla Scikit Learn jest dostępna tutaj .

Ściągawka do głębokiego uczenia się 1webzem

Modele głębokiego uczenia zapewniają lepszą dokładność w przypadku dużej ilości danych.

Źródło

Chociaż Scikit obejmuje szeroki zakres algorytmów uczenia maszynowego, gdy dane stają się bardziej masywne, a wzorce stają się złożone, algorytmy te mają tendencję do osiągania punktu nasycenia pod względem dokładności. Dlatego potrzebujemy bardziej wyrafinowanych i solidnych modeli opartych na Deep Learning. Matematyka i teoria zaangażowane w algorytmy Deep Learning są bardzo złożone i wymagają częstych powtórek. Dlatego bardzo wskazane jest użycie ściągawki.

Ściągawka do głębokiego uczenia się od 1webzem zawiera większość podstawowych algorytmów, składnię najpopularniejszej biblioteki głębokiego uczenia – Keras i kilka często używanych koncepcji teoretycznych.

Ściągawka do uczenia maszynowego do uczenia głębokiego jest dostępna tutaj .

Przeczytaj także: Ściągawka Tensorflow

Droga przed nami

Jeśli jesteś entuzjastą uczenia maszynowego i chcesz dalej rozwijać swoją karierę, powinieneś zdecydować się na dyplom PG upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Program ten jest prowadzony przez jednego z najlepszych instruktorów z IIIT-B. Obejmie wszystkie istotne tematy, takie jak wizualizacja danych, uczenie maszynowe, głębokie uczenie itp., a następnie realne projekty branżowe.