16 основных шпаргалок по машинному обучению для специалистов по обработке данных

Машинное обучение, как мы все знаем, дает компьютерам возможность учиться, адаптироваться к изменениям и принимать решения без явного программирования. Процесс машинного обучения аналогичен процессу интеллектуального анализа данных, который возник в результате изучения теории распознавания образов и вычислительного обучения в области искусственного интеллекта.

Алгоритмы машинного обучения можно разделить на контролируемые и неконтролируемые. Алгоритмы с учителем могут применять то, что было изучено в прошлом, к новым данным, с другой стороны, алгоритмы без учителя делают выводы из наборов данных.

Например, новостная лента Facebook использует машинное обучение для настройки ленты каждого пользователя. Если пользователь регулярно прекращает прокрутку, чтобы прочитать, поставить лайк или поделиться публикацией определенного друга, в следующий раз в ленте новостей начнет отображаться больше информации о действиях этого друга ранее в ленте. В серверной части программа использует статистический и прогнозный анализ для изучения и выявления закономерностей в данных пользователя. Если пользователь больше не перестанет читать сообщение друга, новые наборы данных будут включены, и лента новостей будет соответствующим образом скорректирована.

Мы собрали список некоторых полезных шпаргалок по машинному обучению, которые помогут вам получить глубокие знания об искусственном интеллекте.

16. Шпаргалка по алгоритму Scikit-Learn

Иногда самой сложной частью решения задачи машинного обучения может быть поиск оптимальной оценки для работы. Для решения разных задач требуются разные оценщики. Блок-схема предназначена для того, чтобы дать пользователям примерное руководство о том, как решать проблемы, связанные с тем, какой оценщик следует реализовать на данных.

Читайте:25+ бесплатных инструментов интеллектуального анализа данных для лучшего анализа

15. Алгоритмы и команды машинного обучения

Этот лист, созданный Аджитешем Кумаром, содержит 10 известных алгоритмов машинного обучения и связанные с ними команды R, а также информацию о пакетах. Цель – предоставить краткую справочную страницу для новичков, работающих над вопросами, связанными с машинным обучением.

14. Понимание машинного обучения:для начинающих

Эта инфографика, созданная Тоддом Джекитом, идеально подходит для новичков. Там просто объясняется, что такое машинное обучение, какова история, как оно реализовано, каковы подходы и приложения.

13. Алгоритмы машинного обучения Mindmap

Начало работы с машинным обучением может утомить, а поиск правильного алгоритма или метода может оказаться обманчивым. Эта ментальная карта послужит вам отправной точкой для выбора правильного алгоритма машинного обучения, соответствующего вашим требованиям.

12. Коды Python и R

Коллекция из 10 наиболее часто используемых алгоритмов машинного обучения с их кодами на Python и R. Оба этих языка программирования упрощают задачу, чем думает большинство людей, поскольку оба имеют различную встроенную и расширенную поддержку за счет использования наборов данных, библиотек и других ресурсов.

Читайте:25 полезных фреймворков Python для разработчиков

11. Шпаргалка для чайников

Шпаргалка состоит из двух частей, обе созданы в виде таблицы. Первый дает вам краткий обзор слабых и сильных сторон различных алгоритмов машинного обучения. Во второй таблице представлен список библиотек, используемых как для Python, так и для R. Если вы хотите реализовать какую-либо задачу, связанную с алгоритмом, просто загрузите библиотеку, необходимую для этой задачи, в исходный код.

10. Системы машинного обучения для SEO

Британское агентство по управлению и поисковой оптимизации Alchemy Viral создало подробную инфографику о системах машинного обучения и о том, как они влияют на тактику SEO (поисковой оптимизации).

9. Лучшие алгоритмы машинного обучения

Чтобы решить сложную природу различных проблем с данными в реальном мире, были созданы специализированные алгоритмы, позволяющие решать эти проблемы за меньшее время и с использованием меньших ресурсов. Для новичков это краткое обсуждение основных алгоритмов машинного обучения, используемых специалистами по анализу данных.

8. Алгоритм контролируемого и неконтролируемого обучения

Чтобы обобщить наиболее важный материал, Эмануэль Ферм создал шпаргалку в LaTeX. Он включает в себя изучение и применение линейных классификаторов и алгоритмов кластеризации на небольших наборах данных.

7. Шпаргалка по суевериям в обучении под присмотром

Он создан Райаном Комптоном и содержит несколько часто используемых алгоритмов обучения с учителем. Обсуждались различные методы, включая логистическую регрессию, деревья решений, K ближайших соседей, наивный Байес и машины опорных векторов.

6. Как машинное обучение работает в мобильных сообщениях?

Инфографика от kahuna показывает, как компании используют технологии машинного обучения для повышения качества обслуживания клиентов.

5. Машинное обучение:уравнения и алгоритмы

Простая шпаргалка по машинному обучению, составленная доктором Рико Мёкелем. Он включает в себя различные уравнения и алгоритмы вместе с их описанием.

4. Памятка по машинному обучению

Это подробная шпаргалка , содержащая широкий набор классических уравнений и диаграмм, которые помогут вам быстро вспомнить знания по машинному обучению. Это пригодится не только разработчикам, но и если вы готовитесь к собеседованию, связанному с искусственным интеллектом.

3. Машинное обучение в Emoji

Эмили Барри смешала алгоритм машинного обучения со своей любовью к смайликам. В результате она разработала подробное и привлекательное руководство по машинному обучению, которое интересно читать.

2. Машинное обучение:шаблон для прогнозной аналитики

Еще одна полезная шпаргалка по машинному обучению от Dzone, в которой рассказывается о прогнозной аналитике, объясняется настройка данных для обучения и тестирования, а также предлагаются фрагменты моделей машинного обучения.

1. Машинное обучение Microsoft Azure

Читайте:18 выдающихся исследовательских проектов Microsoft

Машинное обучение Microsoft Azure поможет вам выбрать подходящий алгоритм для модели прогнозного анализа. Azure Studio имеет широкий спектр алгоритмов из семейств регрессии, кластеризации, классификации и обнаружения аномалий. Каждый из них разработан для решения различных типов задач машинного обучения.