16 aide-mémoire essentiels pour l'apprentissage automatique pour les scientifiques des données

L’apprentissage automatique, comme nous le savons tous, donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre, d’adapter les changements et de prendre des décisions sans être explicitement programmés. Le processus d'apprentissage automatique est similaire à celui de l'exploration de données et a évolué à partir de l'étude de la reconnaissance de formes et de la théorie de l'apprentissage informatique en intelligence artificielle.

Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être classés comme étant supervisés ou non supervisés. Les algorithmes supervisés peuvent appliquer ce qui a été appris dans le passé à de nouvelles données, tandis que les algorithmes non supervisés tirent des inférences à partir d'ensembles de données.

Par exemple, le fil d’actualité de Facebook utilise l’apprentissage automatique pour personnaliser le flux de chaque utilisateur. Si un utilisateur arrête régulièrement de faire défiler pour lire, aimer ou partager la publication d'un ami spécifique, la prochaine fois, le fil d'actualité commencera à afficher davantage l'activité de cet ami plus tôt dans le fil. Dans le backend, le programme utilise une analyse statistique et prédictive pour examiner et identifier des modèles dans les données de l'utilisateur. Si l'utilisateur ne s'arrête plus pour lire la publication de l'ami, les nouveaux ensembles de données seront inclus et le fil d'actualité s'ajustera en conséquence.

Nous avons rassemblé une liste de quelques aide-mémoire utiles pour le machine learning qui vous aideront à acquérir des connaissances approfondies sur l'intelligence artificielle.

16. Aide-mémoire sur l'algorithme Scikit-Learn

Parfois, la partie la plus difficile de la résolution d’un problème d’apprentissage automatique peut être la recherche de l’estimateur optimal pour le travail. Différents estimateurs sont nécessaires pour résoudre différents problèmes. L'organigramme est conçu pour donner aux utilisateurs un guide approximatif sur la façon d'aborder les problèmes concernant l'estimateur que vous devez mettre en œuvre sur les données.

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15. Algorithmes et commandes d'apprentissage automatique

Créée par Ajitesh Kumar, cette feuille contient 10 algorithmes d'apprentissage automatique célèbres et les commandes R associées ainsi que des informations sur les packages. L'objectif est de représenter une page de référence rapide pour les débutants qui travaillent sur des problèmes liés à l'apprentissage automatique.

14. Comprendre l'apprentissage automatique :pour les débutants

Créée par Todd Jaquith, cette infographie est parfaite pour les débutants. Il explique simplement ce qu'est l'apprentissage automatique, quel est son historique, comment il est mis en œuvre, quelles sont les approches et les applications.

13. Carte mentale des algorithmes d'apprentissage automatique

Se lancer dans l’apprentissage automatique peut être épuisant et rechercher le bon algorithme ou la bonne technique peut être trompeur. Cette carte mentale vous fournira une base de référence pour sélectionner l'algorithme d'apprentissage automatique adapté à vos besoins.

12. Codes Python et R

La collection de 10 algorithmes d'apprentissage automatique les plus couramment utilisés avec leurs codes en Python et R. Ces deux langages de programmation rendent la tâche plus facile que de nombreuses personnes ne le pensent, car tous deux sont dotés de divers supports intégrés et étendus, grâce à l'utilisation d'ensembles de données, de bibliothèques et d'autres ressources.

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11. Aide-mémoire pour les nuls

L'aide-mémoire comporte deux parties, toutes deux créées sous forme de tableau. Le premier vous donne un bref résumé des faiblesses et des forces des différents algorithmes d’apprentissage automatique. Le deuxième tableau vous fournit la liste des bibliothèques utilisées à la fois pour Python et R. Lorsque vous souhaitez implémenter une tâche liée à l'algorithme, chargez simplement la bibliothèque nécessaire à cette tâche dans votre code source.

10. Systèmes d'apprentissage automatique pour le référencement

Alchemy Viral, agence de gestion et d'optimisation de recherche basée au Royaume-Uni, a créé une infographie détaillée sur les systèmes d'apprentissage automatique et la manière dont ils sont pris en compte dans les tactiques de référencement (Search Engine Optimization).

9. Principaux algorithmes d'apprentissage automatique

Afin de répondre à la nature complexe de divers problèmes de données du monde réel, des algorithmes spécialisés ont été créés pour résoudre ces problèmes plus rapidement et en utilisant moins de ressources. Pour les débutants, il s'agit d'une brève discussion sur les principaux algorithmes d'apprentissage automatique utilisés par les data scientists.

8. Algorithme pour l'apprentissage supervisé et non supervisé

Afin de résumer les éléments les plus importants, Emanuel Ferm a créé une aide-mémoire en LaTeX. Il comprend l'apprentissage et l'application de classificateurs linéaires et d'algorithmes de clustering sur des ensembles de données plus petits.

7. Aide-mémoire sur les superstitions d'apprentissage supervisé

Celui-ci est créé par Ryan Compton et contient plusieurs algorithmes d'apprentissage supervisé couramment utilisés. Différentes méthodes ont été discutées, notamment la régression logistique, les arbres de décision, les K voisins les plus proches, Naive Bayes et les machines à vecteurs de support.

6. Comment fonctionne l'apprentissage automatique dans la messagerie mobile ?

L'infographie de Kahuna vous montre comment les entreprises utilisent la technologie d'apprentissage automatique pour offrir une meilleure expérience client.

5. Apprentissage automatique :équations et algorithmes

Un aide-mémoire simple pour l'apprentissage automatique créé par le Dr Rico Möckel. Il comprend diverses équations et algorithmes ainsi que leur description.

4. Aide-mémoire pour l'apprentissage automatique

Il s'agit d'un aide-mémoire détaillé qui contient un large éventail d'équations et de diagrammes classiques, qui vous aideront à rappeler rapidement vos connaissances sur l'apprentissage automatique. Non seulement pour les développeurs, cela s'avère également utile si vous vous préparez à un entretien d'embauche lié à l'intelligence artificielle.

3. Apprentissage automatique dans Emoji

Emily Barry a mélangé l'algorithme d'apprentissage automatique avec son amour pour les emoji. En conséquence, elle a élaboré un guide complet et accrocheur sur l'apprentissage automatique, agréable à lire.

2. Apprentissage automatique :modèle pour l'analyse prédictive

Une autre aide-mémoire utile pour l'apprentissage automatique provenant de Dzone qui couvre l'analyse prédictive, explique la configuration des données de formation et de test et propose des extraits de modèle d'apprentissage automatique.

1. Apprentissage automatique Microsoft Azure

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Le Microsoft Azure Machine Learning vous aidera à sélectionner l'algorithme approprié pour un modèle d'analyse prédictive. Azure Studio dispose d'une large gamme d'algorithmes issus des familles de régression, de clustering, de classification et de détection d'anomalies. Chacun est développé pour résoudre différents types de problèmes d'apprentissage automatique.