Her ML Mühendisinin Hakkında Bilmesi Gereken Makine Öğrenimi Hile sayfaları

Son birkaç on yılda, makine öğrenimi işlerin çalışma şeklini ve kararların alınma şeklini büyük ölçüde değiştirdi. Bugün, hemen hemen her endüstri, farklı makine öğrenimi kavramlarını bir şekilde verimli bir şekilde kullanıyor. Bu nedenle, makine öğrenimiyle ilgili işlerin sayısında ciddi bir artış oldu ve giderek daha fazla iş arayan ve yeni başlayanlar, makine öğrenimi becerilerini öğrenmek için ellerinden gelenin en iyisini yapmaya çalışıyor.

Hepimiz makine öğreniminin geniş bir alan olduğunu ve sık sık benzer görevlere maruz kalsa bile hatırlaması gereken çok sayıda kavram olduğunu biliyoruz. Bu nedenle, öğrencilerin bazı kısa notlara erişimleri varsa, temel kavramları ve püf noktalarını gözden geçirmeleri ve tekrar gözden geçirmeleri zahmetsiz hale gelir. Mülakatlara hazırlanmalarına, yeni değişiklikler yaparken referans göstermelerine ve hatta yeni bir konsepti hızla keşfetmelerine yardımcı olur. Bu nedenle, bu makalede, profesyonellere ve makine öğrenimi öğrencilerine yardımcı olacak en iyi makine öğrenimi hile sayfalarını listeleyeceğiz.

Dave Child tarafından Python Hile Sayfası

Herhangi bir dijital geliştirmeye başlamak için bir programlama diline ihtiyaç vardır. Python, kullanım kolaylığı, tam erişilebilirliği ve mükemmel topluluk desteği nedeniyle makine öğrenimi meraklıları için en çok tercih edilen programlama dilidir. Bu nedenle, sözdizimini ve temel püf noktalarını el altında tutmak, dilin işleyişini tazelemeniz gerektiğinde yardımcı olur.

Dave Child'ın bu güzel sayfası, dizilerin, listelerin vb. tüm temel işlevlerini içerir. Ayrıca sistem ve yerel değişkenler, dilimleme ve veri biçimlendirme yöntemleri hakkında geniş bir bilgi kümesine sahiptir. Bu nedenle, makine öğrenimi meraklıları için Python'a yönelik bu hile sayfası, hızlı hatırlama ve referans verme amacını karşılar.

Dave Child'ın makine öğrenimi meraklıları için hazırladığı Python hile sayfası burada bulunabilir .

Justin tarafından Numpy Hile Sayfası

Hepimiz makine öğreniminin sayılarla ilgili olduğunu biliyoruz. Aslında, makine öğreniminde büyük bir diziye veya büyük bir sayı dizilerine sahibiz. Bu verileri yönetmek için listeler ve demetler gibi yerleşik seçenekler olsa da, gereksinimlere göre kullanılamazlar. Bu nedenle, makine öğrenimi meraklılarının çoğu, Numpy adlı sayısal hesaplamalara ayrılmış bir kitaplık kullanır.

Numpy, büyük dizileri işleyebilen ve bunları kullanıcı ihtiyaçlarına göre değiştirebilen en popüler kütüphanelerden biridir. Numpy, geniş bir veri seti ile oynarken kullanıcı için çok zaman kazandırır ve verinin akışını ve yapısını sezgisel olarak anlamasını kolaylaştırır.

Justin'in bu güzel kopya kağıdı, Numpy'de kullanılan tüm birincil sözdizimsel teknikleri kapsar. Tüm birincil dizi işlemlerini, çok boyutlu erişimi vb. içerir. Sıradan ve iki terimli dağılımın hızlı bir görünümü de sağlanır.

Numpy makine öğrenimi hile sayfasına buradan erişilebilir .

Pandalar Hile Sayfası Sanjeev tarafından

Yoğun makine öğrenimi yapıyorsanız, düzenli olarak farklı türde verileri okuyup yazma olasılığınız yüksektir. Python'un görevi yapmak için bazı yerleşik kitaplıkları olmasına rağmen, büyük miktarda karmaşık veriyi okuma ve analiz etme beklentilerine uygun değildir. Bunun için makine öğrenimi uzmanlarının ve öğrencilerinin çoğu Pandaları kullanır.

Pandas, kullanıcıların karmaşık veri formlarını okumasını, önemli bilgileri seçmesini ve buna göre veri yazmasını çok kolaylaştıran bir kütüphanedir. Bu nedenle, bir kopya sayfasını el altında tutmak, sözdizimi ve tekniklere hızlı bir şekilde başvurmaya yardımcı olur.

Bu hile sayfası, verileri okuma, sıralamayı seçme vb. gibi temel işlevlere hızlı bir bakış sağlar. Bunun yanı sıra birleştirme, birleştirme vb. gibi temel veri sorgularını da içerir.

Pandas makine öğrenimi hile sayfasına buradan erişilebilir .

Justin tarafından Matplotlib hile sayfası

Matplotlib hızlı bir şekilde karmaşık grafikler ve diyagramlar çizebilir.

Kaynak

Çok büyük miktarda veriyle çalışmanız gerektiğinde, veri türünü ve akışını analiz etmek ve görselleştirmek bazen zorlaşır. Herhangi bir algoritma yapmadan önce, verilerin nasıl davrandığını anlamak zorunludur. Bunun için görsel temsiller kullanıyoruz. Bu amaçla çizilebilecek çubuk grafik, kutu grafiği, çizgi grafikler vb. gibi çeşitli grafikler ve çizimler vardır.

Matplotlib, kullanıcıların birden fazla grafik türünü tek bir yerde çizmelerine yardımcı olan güzel tasarlanmış bir kitaplıktır. Kullanım kolaylığı ve esnekliği nedeniyle modadır.

Bu hile sayfası, temel diyagramları ve şekilleri çizmek için anında erişim sağlar. Matplotlib'in popüler bileşeni Pyplot'un çubuk grafikleri, çizgi grafikleri, efsaneleri, pasta grafiklerini vb. çizmek için tüm sözdizimini gösterir.

Matplotlib makine öğrenimi hile sayfası burada bulunabilir .

Sati tarafından Scikit Learn Cheat Sheet

Artık verileri işlemek için gereken tüm gerekli hile sayfalarına sahibiz. Verileri aldıktan sonra, yapılandırılmış verilerden daha iyi bir anlam çıkarmak için ona algoritmalar ve makine öğrenimi modelleri uygulama eğilimindeyiz. Modelleri sıfırdan yazmak çok sıkıcı ve tekrarlayan bir iştir. Bu nedenle, profesyoneller bu modelleri çalıştırmak ve elde ettiğimiz veri kümeleri üzerinde giderek daha fazla yeni model eğitmek için özel kitaplıklar geliştirdiler.

Bu tür kütüphanelerden biri Scikit Learn'dür. Bu, yeni modelleri eğitmek ve bunları gerçek veriler üzerinde test etmek için kullanılan en popüler kitaplıklardan biridir. Bu kütüphane yardımıyla lojistik regresyondan karmaşık kümelemeye kadar farklı algoritmalar kullanılabilir. Bu nedenle, tüm sözdizimini ve temel kavramları el altında tutmak önemlidir.

Bu hile sayfası, önemsiz görselleştirmelerle birlikte regresyon, çapraz doğrulama, kümeleme vb. için tüm temel sözdizimini ve teorisini içerir.

Scikit Learn için makine öğrenimi hile sayfasına buradan erişilebilir .

Derin Öğrenme Hile Sayfası 1webzem

Derin öğrenme modelleri, büyük miktarda veri üzerinde daha iyi doğruluk sağlar.

Kaynak

Scikit, çok çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını kapsamasına rağmen, veriler daha büyük ve desenler karmaşık hale geldiğinde, bu algoritmalar doğruluk açısından bir doyma noktasına doğru eğilim gösterir. Bu nedenle, Derin Öğrenme tarafından desteklenen daha sofistike ve sağlam modellere ihtiyacımız var. Derin Öğrenme algoritmalarında yer alan matematik ve teori çok karmaşıktır ve sık sık revizyona ihtiyaç duyar. Bu nedenle, bir hile sayfası kullanmak çok tavsiye edilir.

1webzem'in derin öğrenme hile sayfası, temel algoritmaların çoğunu, en popüler derin öğrenme kitaplığı Keras'ın sözdizimini ve sık kullanılan birkaç teorik kavramı içerir.

Derin öğrenme için makine öğrenimi hile sayfasına buradan erişilebilir .

Ayrıca Okuyun: Tensorflow Hile Sayfası

Öndeki yol

Bir makine öğrenimi meraklısıysanız ve kariyerinizde daha fazla ilerlemek istiyorsanız, upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında PG Diplomasını seçmelisiniz. Bu program, IIIT-B'nin en iyi eğitmenlerinden biri tarafından yönetilmektedir. Veri görselleştirme, makine öğrenimi, derin öğrenme vb. gibi tüm temel konuları ve ardından gerçek hayattaki endüstri projelerini kapsayacaktır.