16 feuilles de triche essentielles en apprentissage automatique pour les data scientists

L'apprentissage automatique, comme nous le savons tous, donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre, de s'adapter aux 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 computationnel 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 des ensembles de données.

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

Nous avons rassemblé une liste de quelques feuilles de triche utiles en apprentissage automatique qui vous aideront à acquérir des connaissances approfondies sur l'intelligence artificielle.

16. Feuille de triche 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 requis pour résoudre différents problèmes. Le diagramme de flux est conçu pour donner aux utilisateurs un guide approximatif sur la façon d'aborder les problèmes quant à l'estimateur que vous devriez implémenter 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 avec les informations sur les packages. Le but 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. Elle explique simplement ce qu'est l'apprentissage automatique, son histoire, comment il est implémenté, quelles sont les approches et les applications.

13. Carte mentale des algorithmes d'apprentissage automatique

Commencer avec l'apprentissage automatique peut être épuisant et trouver le bon algorithme ou la bonne technique pourrait être trompeur. Cette carte mentale vous donnera une base pour sélectionner le bon algorithme d'apprentissage automatique pour vos besoins.

12. Codes Python et R

La collection des 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 beaucoup ne le réalisent car les deux sont fournis avec divers supports intégrés et étendus, grâce à l'utilisation de jeux de données, bibliothèques et autres ressources.

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11. Feuille de triche pour les nuls

La feuille de triche a deux parties, toutes deux créées dans une structure de tableau. La première vous donne un résumé rapide des faiblesses et forces des différents algorithmes d'apprentissage automatique. Le second tableau vous fournit la liste des bibliothèques utilisées pour Python et R. Lorsque vous voulez implémenter une tâche liée à un algorithme, chargez simplement la bibliothèque nécessaire pour cette tâche dans votre code source.

10. Systèmes d'apprentissage automatique pour le SEO

L'agence britannique de gestion et d'optimisation de recherche Alchemy Viral a créé une infographie approfondie sur les systèmes d'apprentissage automatique et comment ils s'intègrent dans les tactiques de SEO (Search Engine Optimization).

9. Meilleurs 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 en moins de temps en utilisant moins de ressources. Pour les débutants, voici une brève discussion sur les meilleurs algorithmes d'apprentissage automatique utilisés par les data scientists.

8. Algorithme pour l'apprentissage supervisé et non supervisé

Afin de résumer le matériel le plus important, Emanuel Ferm a créé une feuille de triche en LaTeX. Elle inclut l'apprentissage et l'application de classifieurs linéaires et d'algorithmes de clustering sur de petits ensembles de données.

7. Feuille de triche des superstitions de l'apprentissage supervisé

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

6. Comment l'apprentissage automatique fonctionne 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

Une simple feuille de triche d'apprentissage automatique faite par le Dr Rico Möckel. Elle inclut diverses équations et algorithmes avec leur description.

4. Feuille de triche d'apprentissage automatique

C'est une feuille de triche détaillée qui contient une large gamme d'équations classiques et de diagrammes, qui vous aideront à rappeler rapidement les connaissances sur l'apprentissage automatique. Pas seulement pour les développeurs, elle est aussi utile si vous vous préparez pour un entretien d'embauche lié à l'intelligence artificielle.

3. Apprentissage automatique en Emoji

Emily Barry a mélangé l'algorithme d'apprentissage automatique avec son amour des emojis. En résultat, elle a créé un guide complet et accrocheur sur l'apprentissage automatique qui est amusant à lire.

2. Apprentissage automatique : motif pour l'analyse prédictive

Une autre feuille de triche utile d'apprentissage automatique provenant de Dzone qui couvre l'analyse prédictive, explique la configuration des données d'entraînement et de test, et offre des extraits de modèles d'apprentissage automatique.

1. Microsoft Azure Machine Learning

À lire : 18 projets de recherche extraordinaires de Microsoft

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 des familles de régression, clustering, classification et détection d'anomalies. Chacun est développé pour traiter un type différent de problème d'apprentissage automatique.