16 Lembar Cheat Pembelajaran Mesin Penting untuk Ilmuwan Data
Pembelajaran mesin seperti yang kita semua tahu, memberi komputer kemampuan untuk mempelajari dan mengadaptasi perubahan serta membuat keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. Proses pembelajaran mesin mirip dengan penambangan data yang telah berkembang dari studi pengenalan pola dan teori pembelajaran komputasi dalam kecerdasan buatan.
Algoritme pembelajaran mesin dapat dikategorikan sebagai diawasi atau tidak diawasi. Algoritme yang diawasi dapat menerapkan apa yang telah dipelajari di masa lalu ke data baru, sebaliknya, algoritma yang tidak diawasi dapat menarik kesimpulan dari kumpulan data.
Misalnya, Kabar Beranda Facebook menggunakan pembelajaran mesin untuk menyesuaikan setiap kabar pengguna. Jika pengguna secara rutin berhenti menggulir untuk membaca, menyukai, atau membagikan postingan teman tertentu, di lain waktu, Kabar Beranda akan mulai menampilkan lebih banyak aktivitas teman tersebut di awal umpan. Di backend, program ini menggunakan analisis statistik dan prediktif untuk memeriksa dan mengidentifikasi pola dalam data pengguna. Jika pengguna tidak lagi berhenti membaca postingan temannya, kumpulan data baru akan disertakan dan Umpan berita akan menyesuaikannya.
Kami telah mengumpulkan daftar beberapa contekan pembelajaran mesin yang berguna yang akan membantu Anda memperoleh wawasan pengetahuan tentang kecerdasan buatan.
16. Lembar Cheat Algoritma Scikit-Learn
Terkadang bagian tersulit dalam memecahkan masalah pembelajaran mesin adalah mencari estimator optimal untuk pekerjaan tersebut. Estimator yang berbeda diperlukan untuk memecahkan masalah yang berbeda. Diagram alur ini dirancang untuk memberikan panduan kasar kepada pengguna tentang cara menangani masalah terkait estimator mana yang harus Anda terapkan pada data.
Baca:25+ Alat Penambangan Data Gratis untuk Analisis Lebih Baik
15. Algoritma dan Perintah Machine Learning
Dibuat oleh Ajitesh Kumar, sheet ini berisi 10 algoritme machine learning terkenal dan perintah R terkait beserta informasi paket. Tujuannya adalah untuk mewakili halaman referensi cepat bagi pemula yang menangani masalah terkait pembelajaran mesin.
14. Memahami Pembelajaran Mesin:Untuk Pemula
Dibuat oleh Todd Jaquith, infografis ini sangat cocok untuk pemula. Secara sederhana dijelaskan, apa itu machine learning, bagaimana sejarahnya, bagaimana penerapannya, apa saja pendekatan dan penerapannya.
13. Peta Pikiran Algoritma Pembelajaran Mesin
Memulai pembelajaran mesin bisa jadi melelahkan dan mencari algoritma atau teknik yang tepat bisa jadi menipu. Peta pemikiran ini akan memberi Anda dasar untuk memilih algoritme pembelajaran mesin yang tepat sesuai kebutuhan Anda.
12. Kode Python dan R
Kumpulan 10 algoritma machine learning yang paling umum digunakan dengan kodenya dalam Python dan R. Kedua bahasa pemrograman ini menjadikan tugas ini lebih mudah daripada yang disadari banyak orang karena keduanya hadir dengan berbagai dukungan bawaan dan tambahan, melalui penggunaan set data, perpustakaan, dan sumber daya lainnya.
Baca:25 Framework Python yang Berguna untuk Pengembang
11. Lembar Cheat untuk Boneka
Lembar contekan memiliki dua bagian, keduanya dibuat dalam struktur tabel. Yang pertama memberi Anda ringkasan singkat tentang kelemahan dan kekuatan berbagai algoritma pembelajaran mesin. Tabel kedua memberi Anda daftar pustaka yang digunakan untuk Python dan R. Saat Anda ingin mengimplementasikan tugas terkait algoritme apa pun, cukup muat pustaka yang diperlukan untuk tugas tersebut ke dalam kode sumber Anda.
10. Sistem Pembelajaran Mesin untuk SEO
Agensi manajemen dan pengoptimalan penelusuran yang berbasis di Inggris, Alchemy Viral, membuat infografis mendalam tentang sistem machine learning dan pengaruhnya terhadap taktik SEO (Search Engine Optimization).
9. Algoritma Pembelajaran Mesin Teratas
Untuk mengatasi sifat kompleks dari berbagai masalah data dunia nyata, algoritma khusus telah diciptakan untuk menyelesaikan masalah ini dalam waktu yang lebih singkat dan menggunakan sumber daya yang lebih sedikit. Untuk pemula, berikut adalah diskusi singkat tentang algoritme machine learning terbaik yang digunakan oleh data scientist.
8. Algoritma untuk Pembelajaran yang Diawasi dan Tanpa Pengawasan
Untuk meringkas materi yang paling penting, Emanuel Ferm membuat contekan di LaTeX. Hal ini mencakup pembelajaran dan penerapan pengklasifikasi linier dan algoritma pengelompokan pada kumpulan data yang lebih kecil.
7. Lembar Cheat Takhayul Pembelajaran yang Diawasi
Algoritme ini dibuat oleh Ryan Compton dan berisi beberapa algoritme pembelajaran terawasi yang umum digunakan. Berbagai metode telah dibahas, termasuk regresi logistik, pohon keputusan, K tetangga terdekat, Naive Bayes, dan mesin vektor dukungan.
6. Bagaimana Machine Learning Bekerja di Perpesanan Seluler?
Infografis dari kahuna menunjukkan kepada Anda bagaimana perusahaan menggunakan teknologi machine learning untuk memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik.
5. Pembelajaran Mesin:Persamaan dan Algoritma
Lembar contekan pembelajaran mesin sederhana yang dibuat oleh Dr. Rico Möckel. Ini mencakup berbagai persamaan dan algoritma beserta deskripsinya.
4. Lembar Cheat Pembelajaran Mesin
Ini adalah lembar contekan mendetail yang berisi berbagai persamaan dan diagram klasik, yang akan membantu Anda mengingat kembali pengetahuan tentang machine learning dengan cepat. Tidak hanya untuk developer, ini juga berguna jika Anda sedang mempersiapkan wawancara kerja terkait kecerdasan buatan.
3. Pembelajaran Mesin di Emoji
Emily Barry menggabungkan algoritme machine learning dengan emoji cintanya. Hasilnya, dia menghasilkan panduan pembelajaran mesin yang komprehensif dan menarik serta menyenangkan untuk dibaca.
2. Pembelajaran Mesin:Pola Analisis Prediktif
Lembar contekan machine learning bermanfaat lainnya yang hadir dari Dzone yang mencakup analisis prediktif, menjelaskan penyiapan data pelatihan dan pengujian, dan menawarkan cuplikan model machine learning.
1. Pembelajaran Mesin Microsoft Azure
Baca:18 Proyek Penelitian Luar Biasa oleh Microsoft
Microsoft Azure Machine Learning akan membantu Anda memilih algoritme yang sesuai untuk model analisis prediktif. Azure Studio memiliki beragam algoritme mulai dari kelompok regresi, pengelompokan, klasifikasi, dan deteksi anomali. Masing-masing dikembangkan untuk mengatasi berbagai jenis masalah pembelajaran mesin.
