แผ่นโกงการเรียนรู้ของเครื่อง วิศวกร ML ทุกคนควรรู้เกี่ยวกับ

ในช่วงสองสามทศวรรษที่ผ่านมา แมชชีนเลิร์นนิงได้เปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของสิ่งต่างๆ และวิธีตัดสินใจอย่างมาก ทุกวันนี้ เกือบทุกอุตสาหกรรมกำลังใช้แนวคิดการเรียนรู้ของเครื่องที่แตกต่างกันอย่างมีประสิทธิภาพไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง ด้วยเหตุนี้ จำนวนงานที่เกี่ยวข้องกับแมชชีนเลิร์นนิงจึงเพิ่มขึ้นอย่างมาก และผู้หางานและน้องใหม่พยายามอย่างเต็มที่เพื่อเรียนรู้ทักษะแมชชีนเลิร์นนิง

เราทุกคนทราบดีว่าแมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาที่กว้างใหญ่ และมีแนวคิดมากมายที่ต้องจดจำ แม้ว่าเขา/เธอจะต้องพบกับงานที่คล้ายกันบ่อยครั้งก็ตาม ดังนั้นจึงเป็นเรื่องง่ายสำหรับผู้เรียนที่จะทบทวนและทบทวนแนวคิดและลูกเล่นพื้นฐาน หากพวกเขาสามารถเข้าถึงบันทึกย่อบางรายการได้ ช่วยให้พวกเขาเตรียมตัวสำหรับการสัมภาษณ์ อ้างอิงในขณะที่ทำการเปลี่ยนแปลงใหม่ และค้นพบแนวคิดใหม่ได้อย่างรวดเร็ว ดังนั้นในบทความนี้ เราจะแสดงรายการ สูตรการเรียนรู้ของเครื่อง ที่จะช่วยให้มืออาชีพและผู้เรียนเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่อง

Python Cheat Sheet โดย Dave Child

ในการเริ่มต้นด้วยการพัฒนาดิจิทัล จำเป็นต้องมีภาษาโปรแกรม Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ต้องการมากที่สุดสำหรับผู้ที่ชื่นชอบการเรียนรู้ของเครื่องเนื่องจากใช้งานง่าย เข้าถึงได้เต็มรูปแบบ และการสนับสนุนชุมชนที่ยอดเยี่ยม ดังนั้น การรักษาไวยากรณ์และลูกเล่นพื้นฐานให้สะดวกจะช่วยให้เมื่อใดก็ตามที่คุณต้องการปรับปรุงการทำงานของภาษา

แผ่นงานที่สวยงามโดย Dave Child มีฟังก์ชันที่จำเป็นทั้งหมดของสตริง รายการ ฯลฯ นอกจากนี้ยังมีชุดข้อมูลมากมายเกี่ยวกับระบบและตัวแปรในเครื่อง การแบ่งส่วน และการจัดรูปแบบข้อมูล ดังนั้น สำหรับผู้ที่ชื่นชอบแมชชีนเลิร์นนิง เอกสารสรุปสำหรับ Python นี้จึงตอบสนองวัตถุประสงค์ของการจดจำและอ้างอิงอย่างรวดเร็ว

เอกสารข้อมูลสรุป Python สำหรับผู้ที่ชื่นชอบแมชชีนเลิร์นนิงโดย Dave Child สามารถพบได้ ที่ นี่

แผ่นโกง Numpy โดย Justin

เราทุกคนทราบดีว่าแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเรื่องของตัวเลข อันที่จริง ในการเรียนรู้ของเครื่อง เรามีชุดตัวเลขขนาดใหญ่หรืออาร์เรย์จำนวนมาก แม้ว่าจะมีตัวเลือกในตัว เช่น รายการและทูเพิลในการจัดการข้อมูลนี้ แต่ก็ไม่สามารถใช้งานได้ตามข้อกำหนด ดังนั้น ผู้ที่ชื่นชอบแมชชีนเลิร์นนิงส่วนใหญ่จึงใช้ไลบรารีที่ทุ่มเทให้กับการคำนวณเชิงตัวเลขที่เรียกว่า Numpy

Numpy เป็นหนึ่งในไลบรารี่ยอดนิยมที่สามารถจัดการอาร์เรย์ขนาดใหญ่และจัดการได้ตามความต้องการของผู้ใช้ ในขณะที่เล่นกับชุดข้อมูลกว้างๆ Numpy ช่วยประหยัดเวลาได้มากสำหรับผู้ใช้ และทำให้เขา/เธอเข้าใจโฟลว์และโครงสร้างของข้อมูลได้ง่ายขึ้น

แผ่นโกงที่สวยงามโดยจัสตินครอบคลุมเทคนิควากยสัมพันธ์หลักทั้งหมดที่ใช้ใน Numpy ประกอบด้วยการดำเนินการอาร์เรย์หลักทั้งหมด การเข้าถึงหลายมิติ ฯลฯ นอกจากนี้ยังมีมุมมองด่วนของการแจกแจงแบบธรรมดาและแบบทวินามอีกด้วย

สามารถเข้าถึง แผ่นโกงการเรียนรู้ของเครื่อง Numpy ได้ ที่นี่

แผ่นโกง Pandas โดย Sanjeev

หากคุณกำลังใช้การเรียนรู้ของเครื่องอย่างเข้มข้น มีโอกาสสูงที่คุณจะอ่านและเขียนข้อมูลประเภทต่างๆ เป็นประจำ แม้ว่า Python จะมีไลบรารี่ในตัวเพื่อทำงาน แต่ก็ไม่เป็นไปตามความคาดหวังสำหรับการอ่านและวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนจำนวนมหาศาล ด้วยเหตุนี้ มืออาชีพและผู้เรียนของแมชชีนเลิร์นนิงส่วนใหญ่จึงใช้ Pandas

Pandas เป็นห้องสมุดที่ช่วยให้ผู้ใช้อ่านแบบฟอร์มข้อมูลที่ซับซ้อน เลือกข้อมูลที่สำคัญ และเขียนข้อมูลตามลำดับได้อย่างง่ายดาย ดังนั้น การเก็บเอกสารสรุปข้อมูลที่มีประโยชน์จึงช่วยในการอ้างอิงไวยากรณ์และเทคนิคต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว

แผ่นข้อมูลสรุปนี้ให้ข้อมูลอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับฟังก์ชันที่จำเป็น เช่น การอ่านข้อมูล การเลือกการเรียงลำดับ ฯลฯ นอกจากนี้ ยังมีการสืบค้นข้อมูลพื้นฐาน เช่น การรวม การผสาน ฯลฯ

สามารถเข้าถึง แผ่นโกงการเรียนรู้ของเครื่อง Pandas ได้ ที่นี่

แผ่นโกง Matplotlib โดย Justin

Matplotlib สามารถวาดกราฟและไดอะแกรมที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว

แหล่งที่มา

เมื่อคุณควรจะทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก บางครั้งการวิเคราะห์และแสดงภาพประเภทและการไหลของข้อมูลจะกลายเป็นเรื่องท้าทาย ก่อนสร้างอัลกอริทึมใด ๆ จำเป็นต้องทำความเข้าใจว่าข้อมูลมีพฤติกรรมอย่างไร เพื่อจุดประสงค์นี้ เราใช้การแสดงภาพ มีกราฟและแผนภาพหลายแบบ เช่น กราฟแท่ง กราฟกล่อง กราฟเส้น ฯลฯ ที่สามารถลงจุดเพื่อจุดประสงค์นี้ได้

Matplotlib เป็นไลบรารี่ที่ออกแบบมาอย่างสวยงามซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถพล็อตกราฟหลายประเภทในที่เดียว ทันสมัยเพื่อความสะดวกในการใช้งานและความยืดหยุ่น

แผ่นโกงนี้ช่วยให้คุณเข้าถึงแผนภาพและตัวเลขพื้นฐานได้ทันที มันแสดงไวยากรณ์ทั้งหมดของ Pyplot คอมโพเนนต์ยอดนิยมของ matplotlib สำหรับการพล็อตกราฟแท่ง กราฟเส้น คำอธิบายแผนภูมิ แผนภูมิวงกลม ฯลฯ

แผ่นข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่อง Matplotlib สามารถพบได้ ที่ นี่

Scikit Learn Cheat Sheet โดย Sati

ตอนนี้เรามีสูตรโกงที่จำเป็นสำหรับการจัดการข้อมูลแล้ว เมื่อเราได้รับข้อมูลแล้ว เรามักจะนำอัลกอริทึมและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้กับข้อมูลดังกล่าวในภารกิจเพื่อให้เข้าใจข้อมูลที่มีโครงสร้างมากขึ้น การเขียนแบบจำลองตั้งแต่เริ่มต้นเป็นงานที่น่าเบื่อและซ้ำซากจำเจ ดังนั้น ผู้เชี่ยวชาญจึงได้พัฒนาไลบรารีเฉพาะเพื่อเรียกใช้โมเดลเหล่านี้และฝึกโมเดลใหม่ๆ มากขึ้นเรื่อยๆ บนชุดข้อมูลที่เราได้รับ

หนึ่งในห้องสมุดดังกล่าวคือ Scikit Learn นี่เป็นหนึ่งในไลบรารียอดนิยมที่ใช้ฝึกโมเดลใหม่และทดสอบกับข้อมูลจริง สามารถใช้อัลกอริธึมต่างๆ ตั้งแต่การถดถอยโลจิสติกไปจนถึงคลัสเตอร์ที่ซับซ้อนได้ด้วยความช่วยเหลือของไลบรารีนี้ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องรักษารูปแบบไวยากรณ์และแนวคิดพื้นฐานทั้งหมดไว้ใกล้มือ

แผ่นโกงนี้ประกอบด้วยไวยากรณ์พื้นฐานและทฤษฎีสำหรับการถดถอย การตรวจสอบข้าม การจัดกลุ่ม ฯลฯ ทั้งหมดที่มีการแสดงภาพข้อมูลเล็กน้อย

สามารถเข้าถึง แผ่นโกงการเรียนรู้ ของ เครื่อง สำหรับ Scikit Learn ได้ ที่ นี่

แผ่นโกงการเรียนรู้ลึก 1webzem

โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกให้ความแม่นยำที่ดีกว่าข้อมูลจำนวนมาก

แหล่งที่มา

แม้ว่า Scikit จะครอบคลุมอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงที่หลากหลาย แต่เมื่อข้อมูลมีขนาดใหญ่ขึ้น และรูปแบบซับซ้อนขึ้น อัลกอริธึมเหล่านั้นมักจะมุ่งสู่จุดอิ่มตัวในแง่ของความแม่นยำ ดังนั้นเราจึงต้องการโมเดลที่ซับซ้อนและมีประสิทธิภาพมากขึ้นซึ่งขับเคลื่อนโดย Deep Learning คณิตศาสตร์และทฤษฎีที่เกี่ยวข้องกับอัลกอริธึม Deep Learning นั้นซับซ้อนมากและจำเป็นต้องแก้ไขบ่อยครั้ง ดังนั้นควรใช้แผ่นโกง

แผ่นโกงการเรียนรู้เชิงลึกโดย 1webzem มีอัลกอริธึมพื้นฐานส่วนใหญ่ ไวยากรณ์ของไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับความนิยมมากที่สุด - Keras และแนวคิดเชิงทฤษฎีบางส่วนที่ใช้บ่อย

แผ่น ข้อมูลการเรียนรู้ของ เครื่อง สำหรับการเรียนรู้เชิงลึกสามารถเข้าถึงได้ ที่ นี่

อ่านเพิ่มเติม: Tensorflow Cheat Sheet

ถนนข้างหน้า

หากคุณเป็นผู้ที่ชื่นชอบแมชชีนเลิร์นนิงและต้องการก้าวไปสู่อาชีพการงานของคุณต่อไป คุณควรเลือกใช้ PG Diploma in Machine Learning & AI ของ upGrad โปรแกรมนี้ให้คำปรึกษาโดยอาจารย์ที่ดีที่สุดคนหนึ่งจาก IIIT-B ซึ่งจะครอบคลุมหัวข้อสำคัญทั้งหมด เช่น การสร้างภาพข้อมูล แมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้เชิงลึก ฯลฯ ตามด้วยโครงการอุตสาหกรรมในชีวิตจริง