Folhas de dicas de aprendizado de máquina que todo engenheiro de ML deve conhecer

Nas últimas duas décadas, o aprendizado de máquina mudou drasticamente a maneira como as coisas funcionam e como as decisões são tomadas. Hoje, quase todos os setores estão fazendo uso eficiente de diferentes conceitos de aprendizado de máquina de uma forma ou de outra. Devido a isso, houve um aumento drástico no número de empregos relacionados ao aprendizado de máquina, e mais e mais candidatos a emprego e calouros estão tentando o seu melhor para aprender habilidades de aprendizado de máquina.

Todos sabemos que o aprendizado de máquina é um campo vasto, e existem inúmeros conceitos que uma pessoa precisa lembrar, mesmo que seja frequentemente exposta a tarefas semelhantes. Portanto, torna-se fácil para os alunos revisar e revisitar os conceitos e truques básicos se tiverem acesso a algumas notas curtas. Isso os ajuda a se preparar para entrevistas, fazer referências ao fazer novas alterações e até mesmo descobrir rapidamente um novo conceito. Portanto, neste artigo, listaremos as principais dicas de aprendizado de máquina que ajudarão os profissionais e alunos de aprendizado de máquina.

Folha de dicas do Python por Dave Child

Para iniciar qualquer desenvolvimento digital, é preciso uma linguagem de programação. Python é a linguagem de programação preferida dos entusiastas de aprendizado de máquina devido à sua facilidade de uso, acessibilidade total e excelente suporte da comunidade. Portanto, manter a sintaxe e os truques básicos à mão ajuda sempre que você precisar aprimorar o funcionamento da linguagem.

Esta bela folha de Dave Child contém todas as funções essenciais de strings, listas, etc. Também possui um vasto conjunto de informações sobre o sistema e variáveis ​​locais, fatiamento e métodos de formatação de dados. Portanto, para entusiastas de aprendizado de máquina, esta folha de dicas para Python atende ao objetivo de lembrar e fazer referência rapidamente.

A folha de dicas do Python para entusiastas de aprendizado de máquina de Dave Child pode ser encontrada aqui .

Folha de dicas de Numpy por Justin

Todos sabemos que o aprendizado de máquina tem tudo a ver com números. De fato, no aprendizado de máquina, temos um grande conjunto ou grandes matrizes de números. Embora existam opções embutidas como listas e tuplas para gerenciar esses dados, elas não são tão úteis de acordo com os requisitos. Portanto, a maioria dos entusiastas do aprendizado de máquina usa uma biblioteca dedicada a cálculos numéricos chamada Numpy.

Numpy é uma das bibliotecas mais populares que podem lidar com grandes arrays e manipulá-los de acordo com as necessidades do usuário. Ao jogar com um amplo conjunto de dados, o Numpy economiza muito tempo para o usuário e facilita a compreensão intuitiva do fluxo e da estrutura dos dados.

Esta bela folha de dicas de Justin cobre todas as principais técnicas sintáticas usadas no Numpy. Inclui todas as operações primárias do array, acesso multidimensional, etc. Uma visão rápida da distribuição ordinária e binomial também é fornecida.

A folha de dicas de aprendizado de máquina Numpy pode ser acessada aqui .

Pandas Cheat Sheet por Sanjeev

Se você estiver fazendo aprendizado de máquina intensivo, há grandes chances de ler e gravar diferentes tipos de dados regularmente. Embora o Python tenha algumas bibliotecas embutidas para fazer a tarefa, ele não atende às expectativas de ler e analisar grandes quantidades de dados complexos. Para isso, a maioria dos profissionais e alunos de aprendizado de máquina usa o Pandas.

Pandas é uma biblioteca que torna muito fácil para os usuários ler formulários de dados complexos, selecionar informações importantes e gravar dados de acordo. Portanto, manter uma folha de dicas à mão ajuda a referenciar rapidamente a sintaxe e as técnicas.

Esta folha de dicas fornece uma visão rápida das funções essenciais, como ler os dados, selecionar a classificação, etc. Além disso, também inclui consultas básicas de dados, como junções, mesclagens etc.

A folha de dicas do aprendizado de máquina do Pandas pode ser acessada aqui .

Folha de dicas do Matplotlib por Justin

O Matplotlib pode desenhar rapidamente gráficos e diagramas complexos.

Fonte

Quando você deve trabalhar com uma grande quantidade de dados, às vezes se torna um desafio analisar e visualizar o tipo e o fluxo de dados. Antes de fazer qualquer algoritmo, é imperativo entender como os dados estão se comportando. Para isso, utilizamos representações visuais. Existem vários gráficos e plotagens como um gráfico de barras, box plot, gráficos de linha, etc. que podem ser plotados para esta finalidade.

Matplotlib é uma biblioteca lindamente projetada que ajuda os usuários a traçar vários tipos de gráficos em um só lugar. Está na moda por sua facilidade de uso e flexibilidade.

Esta folha de dicas oferece acesso instantâneo a diagramas e figuras básicas. Ele mostra toda a sintaxe do componente popular Pyplot do matplotlib para plotar gráficos de barras, gráficos de linhas, legendas, gráficos de pizza, etc.

A folha de dicas de aprendizado de máquina do Matplotlib pode ser encontrada aqui .

Folha de dicas do Scikit Learn por Sati

Agora temos todas as folhas de dicas necessárias para lidar com os dados. Depois de obter os dados, tendemos a aplicar algoritmos e modelos de aprendizado de máquina a eles em uma busca para entender melhor os dados estruturados. Escrever modelos do zero é uma tarefa muito tediosa e repetitiva. Assim, os profissionais desenvolveram bibliotecas específicas para executar esses modelos e treinar cada vez mais novos modelos nos conjuntos de dados que obtemos.

Uma dessas bibliotecas é o Scikit Learn. Esta é uma das bibliotecas mais populares usadas para treinar novos modelos e testá-los em dados reais. Diferentes algoritmos de regressão logística a clusters complexos podem ser usados ​​com a ajuda desta biblioteca. Portanto, é essencial manter toda a sintaxe e os conceitos básicos à mão.

Esta folha de dicas inclui toda a sintaxe básica e teoria para regressão, validação cruzada, clustering, etc. com visualizações triviais.

A folha de dicas de aprendizado de máquina para o Scikit Learn pode ser acessada aqui .

Folha de dicas de aprendizado profundo 1webzem

Os modelos de aprendizado profundo fornecem melhor precisão em uma grande quantidade de dados.

Fonte

Embora o Scikit cubra uma ampla gama de algoritmos de aprendizado de máquina, quando os dados se tornam mais massivos e os padrões se tornam complexos, esses algoritmos tendem a um ponto de saturação em termos de precisão. Portanto, precisamos de modelos mais sofisticados e robustos alimentados por Deep Learning. A matemática e a teoria envolvidas nos algoritmos de Deep Learning são muito complexas e precisam de revisão frequente. Portanto, usar uma folha de dicas é muito aconselhável.

A folha de dicas de aprendizado profundo da 1webzem contém a maioria dos algoritmos subjacentes, a sintaxe da biblioteca de aprendizado profundo mais popular – Keras e alguns conceitos teóricos que são usados ​​com frequência.

A folha de dicas de aprendizado de máquina para aprendizado profundo pode ser acessada aqui .

Leia também: Folha de dicas do Tensorflow

A estrada à frente

Se você é um entusiasta de aprendizado de máquina e deseja emergir ainda mais em sua carreira, deve optar pelo PG Diploma in Machine Learning & AI da upGrad. Este programa é orientado por um dos melhores instrutores do IIIT-B. Ele cobrirá todos os tópicos essenciais, como visualização de dados, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, etc., seguidos por projetos do setor da vida real.