데이터 과학자를 위한 16가지 필수 머신러닝 치트 시트

우리 모두 알고 있듯이 기계 학습은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 변경 사항을 학습 및 적용하고 의사 결정을 내릴 수 있는 기능을 제공합니다. 머신러닝의 과정은 인공지능의 패턴 인식 및 전산 학습 이론에 대한 연구에서 발전한 데이터 마이닝의 과정과 유사합니다.

기계 학습 알고리즘은 지도(supervised) 또는 비지도(unsupervised)로 분류될 수 있습니다. 지도 알고리즘은 과거에 학습한 내용을 새로운 데이터에 적용할 수 있는 반면, 비지도 알고리즘은 데이터세트에서 추론을 이끌어냅니다.

예를 들어 Facebook의 뉴스피드는 머신러닝을 사용하여 각 사용자의 피드를 맞춤설정합니다. 사용자가 특정 친구의 게시물을 읽거나 좋아요를 누르거나 공유하기 위해 정기적으로 스크롤을 중단하면 다음 번에는 뉴스피드에서 해당 친구의 활동을 피드 초기에 더 많이 표시하기 시작합니다. 백엔드에서 프로그램은 통계 및 예측 분석을 사용하여 사용자 데이터의 패턴을 검사하고 식별합니다. 사용자가 더 이상 친구의 게시물을 읽지 않으면 새 데이터 세트가 포함되고 뉴스 피드가 그에 따라 조정됩니다.

인공 지능에 대한 통찰력 있는 지식을 얻는 데 도움이 되는 몇 가지 유용한 기계 학습 치트 시트 목록을 모았습니다.

16. Scikit-Learn 알고리즘 치트 시트

때로는 기계 학습 문제를 해결하는 데 가장 어려운 부분이 작업에 대한 최적 추정기를 검색하는 것일 수 있습니다. 다양한 문제를 해결하려면 다양한 추정기가 필요합니다. 순서도는 데이터에 어떤 추정기를 구현해야 하는지에 관한 문제에 접근하는 방법에 대한 대략적인 안내를 사용자에게 제공하기 위해 설계되었습니다.

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15. 기계 학습 알고리즘 및 명령

Ajitesh Kumar가 만든 이 시트에는 패키지 정보와 함께 유명한 기계 학습 알고리즘 10개 및 관련 R 명령이 포함되어 있습니다. 머신러닝 관련 문제를 다루는 초보자를 위한 빠른 참조 페이지를 제공하는 것이 목표입니다.

14. 기계 학습 이해:초보자용

Todd Jaquith가 만든 이 인포그래픽은 초보자에게 적합합니다. 머신러닝이 무엇인지, 역사는 무엇인지, 구현 방법은 무엇인지, 접근 방식과 적용은 무엇인지 간단하게 설명합니다.

13. 기계 학습 알고리즘 마인드맵

기계 학습을 시작하는 것은 활력을 잃을 수 있으며 올바른 알고리즘이나 기술을 검색하는 것은 기만적일 수 있습니다. 이 마인드맵은 귀하의 요구 사항에 적합한 기계 학습 알고리즘을 선택하기 위한 기준을 제공합니다.

12. Python 및 R 코드

가장 일반적으로 사용되는 10가지 기계 학습 알고리즘과 Python 및 R 코드 모음입니다. 두 프로그래밍 언어 모두 데이터 세트, 라이브러리 및 기타 리소스를 사용하여 다양한 기본 제공 및 확장 지원을 제공하므로 더 많은 사람들이 인식하는 것보다 작업을 더 쉽게 만듭니다.

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11. 초보자를 위한 치트 시트

치트 시트는 두 부분으로 구성되어 있으며 둘 다 표 구조로 생성됩니다. 첫 번째는 다양한 기계 학습 알고리즘의 약점과 장점에 대한 빠른 요약을 제공합니다. 두 번째 표는 Python과 R 모두에 사용되는 라이브러리 목록을 제공합니다. 알고리즘 관련 작업을 구현하려면 해당 작업에 필요한 라이브러리를 소스 코드에 로드하기만 하면 됩니다.

10. SEO를 위한 머신러닝 시스템

영국에 본사를 둔 관리 및 검색 최적화 기관인 Alchemy Viral은 기계 학습 시스템과 이것이 SEO(검색 엔진 최적화) 전술에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 심층적인 인포그래픽을 만들었습니다.

9. 최고의 기계 학습 알고리즘

다양한 실제 데이터 문제의 복잡한 특성을 해결하기 위해 더 적은 리소스를 사용하여 더 짧은 시간에 이러한 문제를 해결할 수 있는 특수 알고리즘이 만들어졌습니다. 초보자를 위해 데이터 과학자가 사용하는 최고의 기계 학습 알고리즘에 대해 간략하게 설명합니다.

8. 지도 및 비지도 학습을 위한 알고리즘

가장 중요한 자료를 요약하기 위해 Emanuel Ferm은 LaTeX로 치트 시트를 만들었습니다. 여기에는 더 작은 데이터 세트에 대한 선형 분류기와 클러스터링 알고리즘을 학습하고 적용하는 것이 포함됩니다.

7. 지도 학습 미신 치트 시트

이는 Ryan Compton이 만든 것으로 일반적으로 사용되는 여러 지도 학습 알고리즘을 포함합니다. 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, K개의 최근접 이웃, Naive Bayes 및 서포트 벡터 머신을 포함한 다양한 방법이 논의되었습니다.

6. 모바일 메시징에서 기계 학습이 어떻게 작동하나요?

kahuna의 인포그래픽은 기업이 머신러닝 기술을 사용하여 더 나은 고객 경험을 제공하는 방법을 보여줍니다.

5. 기계 학습:방정식 및 알고리즘

Rico Möckel 박사가 만든 간단한 기계 학습 치트 시트입니다. 여기에는 설명과 함께 다양한 방정식과 알고리즘이 포함되어 있습니다.

4. 기계 학습 치트 시트

이는 기계 학습에 대한 지식을 빠르게 기억하는 데 도움이 되는 다양한 고전 방정식과 다이어그램이 포함된 자세한 치트 시트입니다. 개발자뿐만 아니라, 인공지능과 관련된 취업 면접을 준비하는 경우에도 유용합니다.

3. 이모티콘의 머신러닝

Emily Barry는 머신러닝 알고리즘과 이모티콘에 대한 애정을 결합했습니다. 그 결과, 그녀는 읽기 재미있고 눈길을 사로잡는 포괄적이고 눈길을 끄는 머신러닝 가이드를 생각해 냈습니다.

2. 기계 학습:예측 분석 패턴

예측 분석을 다루고 학습 및 테스트 데이터 설정을 설명하며 기계 학습 모델 스니펫을 제공하는 Dzone의 또 다른 유용한 기계 학습 치트 시트입니다.

1. 마이크로소프트 Azure 머신러닝

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Microsoft Azure 기계 학습은 예측 분석 모델에 적합한 알고리즘을 선택하는 데 도움이 됩니다. Azure Studio에는 회귀, 클러스터링, 분류 및 변칙 검색 제품군의 광범위한 알고리즘이 있습니다. 각각은 다양한 유형의 기계 학습 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다.