16 essentiële spiekbriefjes voor machinaal leren voor datawetenschappers

Zoals we allemaal weten, biedt machinaal leren computers de mogelijkheid om veranderingen te leren en aan te passen en beslissingen te nemen zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Het proces van machine learning is vergelijkbaar met dat van datamining en is voortgekomen uit de studie van patroonherkenning en computationele leertheorie in kunstmatige intelligentie.

De machine learning-algoritmen kunnen worden gecategoriseerd als onder toezicht of zonder toezicht. De algoritmen onder toezicht kunnen wat in het verleden is geleerd toepassen op nieuwe gegevens, terwijl algoritmen zonder toezicht conclusies trekken uit datasets.

De nieuwsfeed van Facebook maakt bijvoorbeeld gebruik van machine learning om de feed van elke gebruiker aan te passen. Als een gebruiker regelmatig stopt met scrollen om het bericht van een specifieke vriend te lezen, leuk te vinden of te delen, zal de nieuwsfeed de volgende keer eerder in de feed meer van de activiteit van die vriend tonen. In de backend gebruikt het programma statistische en voorspellende analyses om patronen in de gegevens van de gebruiker te onderzoeken en te identificeren. Als de gebruiker niet langer stopt met het lezen van het bericht van een vriend, worden de nieuwe datasets opgenomen en wordt de nieuwsfeed dienovereenkomstig aangepast.

We hebben een lijst samengesteld met enkele nuttige spiekbriefjes voor machine learning waarmee u inzicht kunt krijgen in kunstmatige intelligentie.

16. Scikit-Learn algoritme-spiekbriefje

Soms is het moeilijkste deel van het oplossen van een machine learning-probleem het zoeken naar de optimale schatter voor de taak. Er zijn verschillende schatters nodig om verschillende problemen op te lossen. Het stroomdiagram is bedoeld om gebruikers een ruwe handleiding te geven over hoe ze problemen kunnen aanpakken met betrekking tot welke schatter u op gegevens moet implementeren.

Lees:25+ gratis dataminingtools voor betere analyse

15. Algoritmen en opdrachten voor machine learning

Dit blad is gemaakt door Ajitesh Kumar en bevat tien beroemde machine learning-algoritmen en gerelateerde R-opdrachten, samen met pakketinformatie. Het doel is om een snelle referentiepagina te bieden voor beginners die werken aan machine learning-gerelateerde problemen.

14. Machine learning begrijpen:voor beginners

Deze infographic is gemaakt door Todd Jaquith en is perfect voor beginners. Het legt eenvoudig uit wat machine learning is, wat de geschiedenis is, hoe het wordt geïmplementeerd, wat de benaderingen en toepassingen zijn.

13. Machine learning-algoritmen Mindmap

Aan de slag gaan met machinaal leren kan enerverend zijn en het zoeken naar het juiste algoritme of de juiste techniek kan misleidend zijn. Deze mindmap biedt u een basislijn waarmee u het juiste machine learning-algoritme voor uw vereisten kunt selecteren.

12. Python- en R-codes

De verzameling van de tien meest gebruikte machine learning-algoritmen met hun codes in Python en R. Beide programmeertalen maken de taak eenvoudiger dan veel mensen beseffen, omdat beide worden geleverd met verschillende ingebouwde en uitgebreide ondersteuning, door het gebruik van datasets, bibliotheken en andere bronnen.

Lees:25 nuttige Python-frameworks voor ontwikkelaars

11. Cheatsheet voor Dummies

Het spiekbriefje bestaat uit twee delen, beide zijn gemaakt in de tabelstructuur. De eerste geeft u een korte samenvatting van de zwakke en sterke punten van verschillende machine learning-algoritmen. De tweede tabel biedt u de lijst met bibliotheken die voor zowel Python als R worden gebruikt. Als u een algoritme-gerelateerde taak wilt implementeren, laadt u eenvoudigweg de bibliotheek die nodig is voor die taak in uw broncode.

10. Machine learning-systemen voor SEO

Het in Groot-Brittannië gevestigde management- en zoekoptimalisatiebureau Alchemy Viral heeft een diepgaande infographic gemaakt over machine learning-systemen en hoe dit een rol speelt in SEO-tactieken (Search Engine Optimization).

9. Beste machine learning-algoritmen

Om de complexe aard van verschillende dataproblemen in de echte wereld aan te pakken, zijn gespecialiseerde algoritmen ontwikkeld om deze problemen in minder tijd en met minder middelen op te lossen. Voor beginners is dit een korte discussie over de beste machine learning-algoritmen die door datawetenschappers worden gebruikt.

8. Algoritme voor begeleid en onbewaakt leren

Om het belangrijkste materiaal samen te vatten, heeft Emanuel Ferm een spiekbriefje in LaTeX gemaakt. Het omvat het leren en toepassen van lineaire classificaties en clusteralgoritmen op kleinere datasets.

7. Cheatsheet voor bijgeloof bij begeleid leren

Deze is gemaakt door Ryan Compton en bevat een aantal veelgebruikte algoritmen voor begeleid leren. Er zijn verschillende methoden besproken, waaronder logistische regressie, beslissingsbomen, K naaste buren, Naive Bayes en ondersteunende vectormachines.

6. Hoe machine learning werkt in mobiele berichtenuitwisseling?

De infographic van Kahuna laat zien hoe bedrijven machine learning-technologie gebruiken om een betere klantervaring te bieden.

5. Machine Learning:vergelijkingen en algoritmen

Een eenvoudig spiekbriefje voor machine learning, gemaakt door dr. Rico Möckel. Het bevat verschillende vergelijkingen en algoritmen, samen met hun beschrijving.

4. Cheatsheet voor machinaal leren

Dit is een gedetailleerd spiekbriefje dat een breed scala aan klassieke vergelijkingen en diagrammen bevat, waarmee u snel kennis over machine learning kunt oproepen. Niet alleen voor ontwikkelaars, het is ook handig als je je voorbereidt op een sollicitatiegesprek gerelateerd aan kunstmatige intelligentie.

3. Machine learning in Emoji

Emily Barry mengde het machine learning-algoritme met haar emoji-liefde. Als gevolg daarvan kwam ze met een uitgebreide en opvallende gids over machine learning die leuk is om te lezen.

2. Machine Learning:patroon voor voorspellende analyses

Nog een handig spiekbriefje voor machine learning uit Dzone, dat voorspellende analyses behandelt, uitleg geeft over het opzetten van trainings- en testgegevens en fragmenten van machine learning-modellen biedt.

1. Microsoft Azure Machine Learning

Lees:18 buitengewoon onderzoeksproject van Microsoft

Met Microsoft Azure Machine Learning kunt u het juiste algoritme voor een voorspellend analysemodel selecteren. De Azure Studio beschikt over een breed scala aan algoritmen uit de families regressie, clustering, classificatie en anomaliedetectie. Ze zijn allemaal ontwikkeld om een ander type machine learning-probleem aan te pakken.