データサイエンティスト向けの機械学習に関する 16 の重要なチートシート

誰もが知っているように、機械学習は、明示的にプログラムされていなくても、変更を学習して適応し、意思決定を行う能力をコンピューターに提供します。機械学習のプロセスは、人工知能におけるパターン認識と計算学習理論の研究から発展したデータ マイニングのプロセスに似ています。

機械学習アルゴリズムは、教師ありまたは教師なしとして分類できます。教師ありアルゴリズムは過去に学習したことを新しいデータに適用できますが、教師なしアルゴリズムはデータセットから推論を引き出します。

たとえば、Facebook のニュース フィードは機械学習を使用して各ユーザーのフィードをカスタマイズします。ユーザーが特定の友人の投稿を読んだり、「いいね！」をしたり、共有したりするために定期的にスクロールを停止すると、次回、ニュース フィードにはフィードの早い段階でその友人のアクティビティがさらに表示され始めます。バックエンドでは、プログラムは統計分析と予測分析を使用して、ユーザーのデータのパターンを調べて特定します。ユーザーが友人の投稿を読むために立ち止まらなくなった場合、新しいデータセットが含まれ、それに応じてニュース フィードが調整されます。

人工知能に関する洞察の知識を得るのに役立つ、いくつかの便利な機械学習チートシートのリストを集めました。

16. Scikit-Learn アルゴリズムのチートシート

機械学習の問題を解決する上で最も難しい部分は、ジョブに最適な推定器を検索することになる場合があります。さまざまな問題を解決するには、さまざまな推定量が必要です。このフローチャートは、データにどの推定量を実装すべきかに関する問題に対処する方法についての大まかなガイドをユーザーに提供することを目的としています。

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15.機械学習のアルゴリズムとコマンド

Ajitesh Kumar によって作成されたこのシートには、10 の有名な機械学習アルゴリズムと関連する R コマンドがパッケージ情報とともに含まれています。目的は、機械学習関連の問題に取り組む初心者向けのクイック リファレンス ページを提供することです。

14.機械学習を理解する:初心者向け

Todd Jaquith が作成したこのインフォグラフィックは初心者に最適です。機械学習とは何か、その歴史、実装方法、アプローチと応用方法について簡単に説明します。

13.機械学習アルゴリズムのマインドマップ

機械学習を始めるのは緊張するものであり、適切なアルゴリズムや手法を探すのは欺瞞的なものになる可能性があります。このマインドマップは、要件に適した機械学習アルゴリズムを選択するためのベースラインを提供します。

12. Python と R コード

最も一般的に使用される 10 個の機械学習アルゴリズムのコレクションで、Python と R でコードが記述されています。これらのプログラミング言語は両方とも、データセット、ライブラリ、その他のリソースの使用を通じてさまざまな組み込みおよび拡張サポートが提供されているため、多くの人が思っているよりもタスクを簡単にします。

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11.ダミーのためのチートシート

チートシートには 2 つの部分があり、どちらもテーブル構造で作成されています。最初のセクションでは、さまざまな機械学習アルゴリズムの弱点と長所を簡単にまとめています。 2 番目の表は、Python と R の両方で使用されるライブラリのリストを示しています。アルゴリズム関連のタスクを実装する場合は、そのタスクに必要なライブラリをソース コードにロードするだけです。

10. SEO のための機械学習システム

英国に本拠を置く管理および検索最適化代理店 Alchemy Viral は、機械学習システムとそれが SEO (検索エンジン最適化) 戦略にどのように組み込まれるかについての詳細なインフォグラフィックスを作成しました。

9.トップの機械学習アルゴリズム

現実世界のさまざまなデータ問題の複雑な性質に対処するために、より少ないリソースを使用して、より短時間でこれらの問題を解決するための特殊なアルゴリズムが作成されています。初心者向けに、データ サイエンティストが使用する主な機械学習アルゴリズムについて簡単に説明します。

8.教師あり学習と教師なし学習のアルゴリズム

最も重要な内容を要約するために、Emanuel Ferm は LaTeX でチートシートを作成しました。これには、より小さなデータセットに対する線形分類器とクラスタリング アルゴリズムの学習と適用が含まれます。

7.教師あり学習の迷信チートシート

これは Ryan Compton によって作成され、一般的に使用される教師あり学習アルゴリズムがいくつか含まれています。ロジスティック回帰、デシジョン ツリー、K 最近傍法、単純ベイズ、サポート ベクター マシンなど、さまざまな方法について議論されています。

6.機械学習はモバイル メッセージングでどのように機能しますか?

kahuna によるインフォグラフィックは、企業が機械学習テクノロジーを使用してより良いカスタマー エクスペリエンスを提供する方法を示しています。

5.機械学習:方程式とアルゴリズム

Rico Möckel 博士が作成した簡単な機械学習チートシート。これには、さまざまな方程式やアルゴリズムとその説明が含まれています。

4.機械学習のチートシート

これは、機械学習に関する知識をすぐに思い出すのに役立つ、幅広い古典的な方程式や図を含む詳細なチートシートです。開発者だけでなく、人工知能に関連する就職面接の準備をしている場合にも便利です。

3.絵文字での機械学習

Emily Barry は、機械学習アルゴリズムと絵文字への愛を組み合わせました。その結果、彼女は読んで楽しい、包括的で目を引く機械学習のガイドを思いつきました。

2.機械学習:予測分析のパターン

Dzone から提供されるもう 1 つの便利な機械学習チートシートでは、予測分析について説明し、トレーニング データとテスト データの設定について説明し、機械学習モデルのスニペットを提供します。

1. Microsoft Azure 機械学習

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Microsoft Azure Machine Learning は、予測分析モデルに適切なアルゴリズムを選択するのに役立ちます。 Azure Studio には、回帰、クラスタリング、分類、異常検出ファミリーなどの幅広いアルゴリズムが含まれています。それぞれは、さまざまな種類の機械学習の問題に対処するために開発されています。