16 hojas de trucos esenciales sobre aprendizaje automático para científicos de datos

El aprendizaje automático, como todos sabemos, proporciona a las computadoras la capacidad de aprender, adaptar cambios y tomar decisiones sin estar programadas explícitamente. El proceso de aprendizaje automático es similar al de la minería de datos y ha evolucionado a partir del estudio del reconocimiento de patrones y la teoría del aprendizaje computacional en inteligencia artificial.

Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden clasificar como supervisados ​​o no supervisados. Los algoritmos supervisados pueden aplicar lo aprendido en el pasado a nuevos datos; por otro lado, los algoritmos no supervisados extraen inferencias de conjuntos de datos.

Por ejemplo, la sección de noticias de Facebook utiliza el aprendizaje automático para personalizar la sección de noticias de cada usuario. Si un usuario deja de desplazarse regularmente para leer, dar me gusta o compartir la publicación de un amigo específico, la próxima vez, la sección de noticias comenzará a mostrar más actividad de ese amigo anteriormente en la sección. En el backend, el programa utiliza análisis estadístico y predictivo para examinar e identificar patrones en los datos del usuario. Si el usuario ya no se detiene a leer la publicación de su amigo, se incluirán los nuevos conjuntos de datos y la sección de noticias se ajustará en consecuencia.

Hemos recopilado una lista de algunas hojas de trucos útiles sobre el aprendizaje automático que le ayudarán a adquirir conocimientos sobre la inteligencia artificial.

16. Hoja de referencia del algoritmo Scikit-Learn

A veces, la parte más difícil de resolver un problema de aprendizaje automático puede ser buscar el estimador óptimo para el trabajo. Se requieren diferentes estimadores para resolver diferentes problemas. El diagrama de flujo está diseñado para brindar a los usuarios una guía aproximada sobre cómo abordar los problemas con respecto a qué estimador debe implementar en los datos.

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15. Algoritmos y comandos de aprendizaje automático

Creada por Ajitesh Kumar, esta hoja contiene 10 algoritmos famosos de aprendizaje automático y comandos R relacionados junto con información del paquete. El objetivo es representar una página de referencia rápida para principiantes que trabajan en temas relacionados con el aprendizaje automático.

14. Comprender el aprendizaje automático:para principiantes

Creada por Todd Jaquith, esta infografía es perfecta para principiantes. Simplemente explica qué es el aprendizaje automático, cuál es la historia, cómo se implementa, cuáles son los enfoques y aplicaciones.

13. Mapa mental de algoritmos de aprendizaje automático

Comenzar a utilizar el aprendizaje automático puede resultar enervante y buscar el algoritmo o la técnica adecuados puede resultar engañoso. Este mapa mental le brindará una base para seleccionar el algoritmo de aprendizaje automático adecuado para sus necesidades.

12. Códigos Python y R

La colección de los 10 algoritmos de aprendizaje automático más utilizados con sus códigos en Python y R. Ambos lenguajes de programación hacen que la tarea sea más fácil de lo que la gente cree porque ambos vienen con soporte integrado y extendido, mediante el uso de conjuntos de datos, bibliotecas y otros recursos.

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11. Hoja de trucos para principiantes

La hoja de referencia tiene dos partes, ambas creadas en una estructura de tabla. El primero le ofrece un resumen rápido de las debilidades y fortalezas de los diferentes algoritmos de aprendizaje automático. La segunda tabla le proporciona la lista de bibliotecas utilizadas tanto para Python como para R. Cuando desee implementar cualquier tarea relacionada con algoritmos, simplemente cargue la biblioteca necesaria para esa tarea en su código fuente.

10. Sistemas de aprendizaje automático para SEO

La agencia de optimización de búsqueda y gestión con sede en el Reino Unido, Alchemy Viral, creó una infografía en profundidad sobre los sistemas de aprendizaje automático y cómo influyen en las tácticas de SEO (optimización de motores de búsqueda).

9. Principales algoritmos de aprendizaje automático

Para abordar la naturaleza compleja de varios problemas de datos del mundo real, se han creado algoritmos especializados para resolver estos problemas en menos tiempo y utilizando menos recursos. Para los principiantes, esta es una breve discusión sobre los principales algoritmos de aprendizaje automático utilizados por los científicos de datos.

8. Algoritmo de aprendizaje supervisado y no supervisado

Para resumir el material más importante, Emanuel Ferm creó una hoja de referencia en LaTeX. Incluye aprender y aplicar clasificadores lineales y algoritmos de agrupación en conjuntos de datos más pequeños.

7. Hoja de trucos de supersticiones de aprendizaje supervisado

Este fue creado por Ryan Compton y contiene varios algoritmos de aprendizaje supervisado de uso común. Se han discutido diferentes métodos, incluida la regresión logística, árboles de decisión, K vecinos más cercanos, Naive Bayes y máquinas de vectores de soporte.

6. ¿Cómo funciona el aprendizaje automático en la mensajería móvil?

La infografía de kahuna muestra cómo las empresas utilizan la tecnología de aprendizaje automático para ofrecer una mejor experiencia al cliente.

5. Aprendizaje automático:ecuaciones y algoritmos

Una sencilla hoja de trucos de aprendizaje automático elaborada por el Dr. Rico Möckel. Incluye varias ecuaciones y algoritmos junto con su descripción.

4. Hoja de trucos de aprendizaje automático

Esta es una hoja de trucos detallada que contiene una amplia gama de ecuaciones y diagramas clásicos, que le ayudarán a recuperar rápidamente conocimientos sobre el aprendizaje automático. No sólo para desarrolladores, también resulta útil si te estás preparando para una entrevista de trabajo relacionada con la inteligencia artificial.

3. Aprendizaje automático en Emoji

Emily Barry mezcló el algoritmo de aprendizaje automático con su amor emoji. Como resultado, creó una guía completa y llamativa sobre aprendizaje automático que es divertida de leer.

2. Aprendizaje automático:patrón para análisis predictivo

Otra hoja de trucos útil sobre aprendizaje automático procedente de Dzone que cubre análisis predictivos, explica la configuración de datos de entrenamiento y prueba y ofrece fragmentos de modelos de aprendizaje automático.

1. Aprendizaje automático de Microsoft Azure

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Microsoft Azure Machine Learning le ayudará a seleccionar el algoritmo adecuado para un modelo de análisis predictivo. Azure Studio tiene una amplia gama de algoritmos de las familias de regresión, agrupamiento, clasificación y detección de anomalías. Cada uno está desarrollado para abordar diferentes tipos de problemas de aprendizaje automático.