За последние пару десятилетий машинное обучение коренным образом изменило то, как работают вещи и как принимаются решения. Сегодня почти каждая отрасль так или иначе эффективно использует различные концепции машинного обучения. В связи с этим резко увеличилось количество рабочих мест, связанных с машинным обучением, и все больше и больше соискателей и новичков стараются изо всех сил освоить навыки машинного обучения.
Мы все знаем, что машинное обучение — это обширная область, и есть множество концепций, которые нужно помнить, даже если он / она часто сталкивается с похожими задачами. Таким образом, учащимся становится легко пересматривать и повторять основные концепции и приемы, если у них есть доступ к некоторым коротким заметкам. Это помогает им подготовиться к собеседованию, обратиться при внесении новых изменений и даже быстро открыть для себя новую концепцию. Поэтому в этой статье мы перечислим лучшие шпаргалки по машинному обучению, которые помогут профессионалам и изучающим машинное обучение.
Шпаргалка по Python от Дэйва Чайлда
Для начала любой цифровой разработки нужен язык программирования. Python является наиболее предпочтительным языком программирования для энтузиастов машинного обучения из-за простоты использования, полной доступности и отличной поддержки сообщества. Следовательно, хранение синтаксиса и основных приемов под рукой помогает всякий раз, когда вам нужно освежить функционирование языка.
Этот красивый лист Дейва Чайлда содержит все основные функции строк, списков и т. д. Он также содержит обширный набор информации о системных и локальных переменных, методах нарезки и форматирования данных. Следовательно, для энтузиастов машинного обучения эта шпаргалка по Python удовлетворяет цели быстрого запоминания и ссылок.
Шпаргалку по Python для энтузиастов машинного обучения Дейва Чайлда можно найти здесь.
Шпаргалка Numpy от Джастина
Мы все знаем, что машинное обучение основано на числах. По сути, в машинном обучении у нас есть большой набор или большие массивы чисел. Хотя для управления этими данными существуют встроенные параметры, такие как списки и кортежи, они не так удобны в использовании, как требуется. Следовательно, большинство энтузиастов машинного обучения используют библиотеку Numpy, предназначенную для числовых вычислений.
Numpy — одна из самых популярных библиотек, которая может обрабатывать большие массивы и манипулировать ими в соответствии с потребностями пользователя. Работая с широким набором данных, Numpy экономит пользователю много времени и упрощает интуитивное понимание потока и структуры данных.
Эта красивая шпаргалка от Джастина охватывает все основные синтаксические приемы, используемые в Numpy. Он включает в себя все операции с первичными массивами, многомерный доступ и т. д. Также предоставляется быстрый просмотр обычного и биномиального распределения.
Доступ к шпаргалке по машинному обучению Numpy можно получить здесь.
Шпаргалка Pandas от Sanjeev
Если вы занимаетесь интенсивным машинным обучением, высока вероятность того, что вы будете регулярно считывать и записывать различные типы данных. Хотя в Python есть несколько встроенных библиотек для выполнения этой задачи, он не соответствует ожиданиям по чтению и анализу огромных объемов сложных данных. Для этого большинство профессионалов и учащихся в области машинного обучения используют Pandas.
Pandas — это библиотека, которая позволяет пользователям очень легко читать сложные формы данных, выбирать важную информацию и соответствующим образом записывать данные. Таким образом, наличие под рукой шпаргалки помогает быстро обращаться к синтаксису и методам.
Эта шпаргалка дает краткий обзор основных функций, таких как чтение данных, выбор сортировки и т. д. Помимо этого, он также включает основные запросы данных, такие как объединение, слияние и т. д.
Шпаргалка по машинному обучению Pandas доступна здесь.
Шпаргалка по Matplotlib от Джастина
Matplotlib может быстро рисовать сложные графики и диаграммы.
"Источник"
Когда вы должны работать с огромным объемом данных, иногда становится сложно проанализировать и визуализировать тип и поток данных. Прежде чем создавать какие-либо алгоритмы, необходимо понять, как ведут себя данные. Для этого мы используем визуальные представления. Для этой цели можно построить несколько графиков и графиков, таких как столбчатая диаграмма, блочная диаграмма, линейный график и т. д.
Matplotlib — это красиво оформленная библиотека, которая помогает пользователям строить несколько видов графиков в одном месте. Это модно из-за простоты использования и гибкости.
Эта шпаргалка дает вам мгновенный доступ к построению основных диаграмм и рисунков. Он показывает весь синтаксис популярного компонента Pyplot из matplotlib для построения гистограмм, линейных графиков, легенд, круговых диаграмм и т. д.
Шпаргалку Matplotlibпо машинному обучению можно найти здесь.
Шпаргалка Scikit Learn от Сати
Теперь у нас есть все необходимые шпаргалки, необходимые для обработки данных. Как только мы получаем данные, мы склонны применять к ним алгоритмы и модели машинного обучения, чтобы лучше понять структурированные данные. Написание моделей с нуля — очень утомительная и повторяющаяся задача. Поэтому профессионалы разработали специальные библиотеки для запуска этих моделей и обучения все новых и новых моделей на полученных нами наборах данных.
Одной из таких библиотек является Scikit Learn. Это одна из самых популярных библиотек, используемых для обучения новых моделей и их тестирования на реальных данных. С помощью этой библиотеки можно использовать различные алгоритмы от логистической регрессии до сложной кластеризации. Следовательно, важно держать под рукой весь синтаксис и основные понятия.
Эта шпаргалка включает в себя весь основной синтаксис и теорию регрессии, перекрестной проверки, кластеризации и т. д., а также тривиальные визуализации.
Шпаргалка по машинному обучению для Scikit Learn доступна здесь.
Памятка по глубокому обучению 1webzem
Модели глубокого обучения обеспечивают лучшую точность при работе с большим объемом данных.
"Источник"
Хотя Scikit охватывает широкий спектр алгоритмов машинного обучения, когда данные становятся более массивными, а шаблоны усложняются, эти алгоритмы стремятся к точке насыщения с точки зрения точности. Следовательно, нам нужны более сложные и надежные модели, основанные на глубоком обучении. Математика и теория, связанные с алгоритмами глубокого обучения, очень сложны и нуждаются в частом пересмотре. Следовательно, использование шпаргалки очень целесообразно.
Шпаргалка по глубокому обучению от 1webzem содержит большинство базовых алгоритмов, синтаксис самой популярной библиотеки глубокого обучения — Keras, а также несколько часто используемых теоретических концепций.
Памятка по машинному обучению для глубокого обучения доступна здесь.
Также читайте:Шпаргалка по Tensorflow
Дорога впереди
Если вы являетесь энтузиастом машинного обучения и хотите развиваться дальше в своей карьере, вам следует выбрать Диплом PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта от upGrad. Эту программу курирует один из лучших инструкторов IIIT-B. Он будет охватывать все основные темы, такие как визуализация данных, машинное обучение, глубокое обучение и т. д., за которыми следуют реальные отраслевые проекты.
Эта статья первоначально была опубликована в блоге upGrad.
