16 wichtige Spickzettel zum maschinellen Lernen für Datenwissenschaftler

Wie wir alle wissen, gibt maschinelles Lernen Computern die Möglichkeit, zu lernen, Änderungen anzupassen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Der Prozess des maschinellen Lernens ähnelt dem des Data Mining und hat sich aus dem Studium der Mustererkennung und der rechnergestützten Lerntheorie in der künstlichen Intelligenz entwickelt.

Die Algorithmen des maschinellen Lernens können als überwacht oder unbeaufsichtigt kategorisiert werden. Die überwachten Algorithmen können in der Vergangenheit Gelerntes auf neue Daten anwenden, während unüberwachte Algorithmen Rückschlüsse aus Datensätzen ziehen.

Beispielsweise nutzt der Newsfeed von Facebook maschinelles Lernen, um den Feed jedes Benutzers anzupassen. Wenn ein Benutzer regelmäßig aufhört zu scrollen, um den Beitrag eines bestimmten Freundes zu lesen, zu liken oder zu teilen, werden im Newsfeed beim nächsten Mal mehr Aktivitäten dieses Freundes früher im Feed angezeigt. Im Backend verwendet das Programm statistische und prädiktive Analysen, um Muster in den Benutzerdaten zu untersuchen und zu identifizieren. Wenn der Benutzer den Beitrag des Freundes nicht länger liest, werden die neuen Datensätze einbezogen und der Newsfeed wird entsprechend angepasst.

Wir haben eine Liste einiger nützlicher Spickzettel für maschinelles Lernen zusammengestellt, die Ihnen helfen werden, Einblicke in künstliche Intelligenz zu gewinnen.

16. Scikit-Learn-Algorithmus-Spickzettel

Manchmal kann der schwierigste Teil bei der Lösung eines maschinellen Lernproblems darin bestehen, den optimalen Schätzer für die Aufgabe zu finden. Zur Lösung unterschiedlicher Probleme sind unterschiedliche Schätzer erforderlich. Das Flussdiagramm soll Benutzern einen groben Leitfaden für die Lösung von Problemen im Hinblick darauf geben, welchen Schätzer sie für Daten implementieren sollten.

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15. Algorithmen und Befehle für maschinelles Lernen

Dieses von Ajitesh Kumar erstellte Blatt enthält 10 berühmte Algorithmen für maschinelles Lernen und zugehörige R-Befehle sowie Paketinformationen. Ziel ist es, eine Kurzreferenzseite für Anfänger darzustellen, die sich mit Fragen des maschinellen Lernens befassen.

14. Maschinelles Lernen verstehen:Für Anfänger

Diese von Todd Jaquith erstellte Infografik ist perfekt für Anfänger. Es erklärt einfach, was maschinelles Lernen ist, was seine Geschichte ist, wie es implementiert wird, welche Ansätze und Anwendungen es gibt.

13. Mindmap für maschinelle Lernalgorithmen

Der Einstieg in maschinelles Lernen kann nervig sein und die Suche nach dem richtigen Algorithmus oder der richtigen Technik kann trügerisch sein. Diese Mindmap bietet Ihnen eine Grundlage für die Auswahl des richtigen Algorithmus für maschinelles Lernen für Ihre Anforderungen.

12. Python- und R-Codes

Die Sammlung der 10 am häufigsten verwendeten Algorithmen für maschinelles Lernen mit ihren Codes in Python und R. Beide Programmiersprachen machen die Aufgabe einfacher, als viele Menschen glauben, da beide über verschiedene integrierte und erweiterte Unterstützung durch die Verwendung von Datensätzen, Bibliotheken und anderen Ressourcen verfügen.

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11. Spickzettel für Dummies

Der Spickzettel besteht aus zwei Teilen, die beide in Tabellenstruktur erstellt werden. Der erste gibt Ihnen einen kurzen Überblick über die Schwächen und Stärken verschiedener Algorithmen für maschinelles Lernen. Die zweite Tabelle enthält die Liste der Bibliotheken, die sowohl für Python als auch für R verwendet werden. Wenn Sie eine algorithmische Aufgabe implementieren möchten, laden Sie einfach die für diese Aufgabe benötigte Bibliothek in Ihren Quellcode.

10. Maschinelle Lernsysteme für SEO

Die in Großbritannien ansässige Management- und Suchoptimierungsagentur Alchemy Viral hat eine ausführliche Infografik über maschinelle Lernsysteme und deren Einfluss auf SEO-Taktiken (Suchmaschinenoptimierung) erstellt.

9. Top-Algorithmen für maschinelles Lernen

Um die komplexe Natur verschiedener realer Datenprobleme anzugehen, wurden spezielle Algorithmen entwickelt, um diese Probleme in kürzerer Zeit und mit weniger Ressourcen zu lösen. Für Anfänger ist dies eine kurze Diskussion über die Top-Algorithmen für maschinelles Lernen, die von Datenwissenschaftlern verwendet werden.

8. Algorithmus für überwachtes und unüberwachtes Lernen

Um das wichtigste Material zusammenzufassen, hat Emanuel Ferm einen Spickzettel in LaTeX erstellt. Es umfasst das Erlernen und Anwenden linearer Klassifikatoren und Clustering-Algorithmen auf kleinere Datensätze.

7. Spickzettel zum überwachten Lernen und Aberglauben

Dieser wurde von Ryan Compton erstellt und enthält mehrere häufig verwendete Algorithmen für überwachtes Lernen. Es wurden verschiedene Methoden diskutiert, darunter logistische Regression, Entscheidungsbäume, K nächste Nachbarn, Naive Bayes und Support-Vektor-Maschinen.

6. Wie funktioniert maschinelles Lernen im mobilen Messaging?

Die Infografik von kahuna zeigt Ihnen, wie Unternehmen maschinelle Lerntechnologie nutzen, um ein besseres Kundenerlebnis zu bieten.

5. Maschinelles Lernen:Gleichungen und Algorithmen

Ein einfacher Spickzettel für maschinelles Lernen, erstellt von Dr. Rico Möckel. Es enthält verschiedene Gleichungen und Algorithmen sowie deren Beschreibung.

4. Spickzettel für maschinelles Lernen

Dies ist ein detaillierter Spickzettel, der eine Vielzahl klassischer Gleichungen und Diagramme enthält, die Ihnen helfen, sich schnell an Wissen über maschinelles Lernen zu erinnern. Nicht nur für Entwickler, sondern auch praktisch, wenn Sie sich auf ein Vorstellungsgespräch zum Thema künstliche Intelligenz vorbereiten.

3. Maschinelles Lernen in Emoji

Emily Barry kombinierte den maschinellen Lernalgorithmus mit ihrer Liebe zu Emojis. Als Ergebnis hat sie einen umfassenden und auffälligen Leitfaden zum maschinellen Lernen erstellt, dessen Lektüre Spaß macht.

2. Maschinelles Lernen:Muster für Predictive Analytics

Ein weiterer hilfreicher Spickzettel für maschinelles Lernen von Dzone, der prädiktive Analysen behandelt, die Einrichtung von Trainings- und Testdaten erklärt und Modellausschnitte für maschinelles Lernen bietet.

1. Microsoft Azure Machine Learning

Lesen Sie:18 außergewöhnliches Forschungsprojekt von Microsoft

Das Microsoft Azure Machine Learning hilft Ihnen bei der Auswahl des geeigneten Algorithmus für ein prädiktives Analysemodell. Das Azure Studio verfügt über eine breite Palette von Algorithmen aus den Familien Regression, Clustering, Klassifizierung und Anomalieerkennung. Jedes wurde entwickelt, um unterschiedliche Arten von maschinellen Lernproblemen zu lösen.