16 folhas de dicas essenciais de aprendizado de máquina para cientistas de dados

O aprendizado de máquina, como todos sabemos, fornece aos computadores a capacidade de aprender e adaptar mudanças e tomar decisões sem serem explicitamente programados. O processo de aprendizado de máquina é semelhante ao da mineração de dados e evoluiu a partir do estudo do reconhecimento de padrões e da teoria do aprendizado computacional em inteligência artificial.

Os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser categorizados como supervisionados ou não supervisionados. Os algoritmos supervisionados podem aplicar o que foi aprendido no passado a novos dados; por outro lado, os algoritmos não supervisionados fazem inferências a partir de conjuntos de dados.

Por exemplo, o Feed de Notícias do Facebook usa aprendizado de máquina para personalizar o feed de cada usuário. Se um usuário parar de rolar regularmente para ler, curtir ou compartilhar a postagem de um amigo específico, da próxima vez, o Feed de notícias começará a mostrar mais atividades desse amigo no início do feed. No back-end, o programa usa análises estatísticas e preditivas para examinar e identificar padrões nos dados do usuário. Se o usuário não parar mais para ler a postagem do amigo, os novos conjuntos de dados serão incluídos e o feed de notícias será ajustado de acordo.

Reunimos uma lista de algumas dicas úteis de aprendizado de máquina que ajudarão você a obter conhecimento sobre inteligência artificial.

16. Folha de referências do algoritmo Scikit-Learn

Às vezes, a parte mais difícil de resolver um problema de aprendizado de máquina pode ser encontrar o estimador ideal para o trabalho. Estimadores diferentes são necessários para resolver problemas diferentes. O fluxograma foi projetado para fornecer aos usuários um guia aproximado sobre como abordar problemas em relação a qual estimador você deve implementar nos dados.

Leia:Mais de 25 ferramentas gratuitas de mineração de dados para uma melhor análise

15. Algoritmos e comandos de aprendizado de máquina

Criada por Ajitesh Kumar, esta planilha contém 10 algoritmos famosos de aprendizado de máquina e comandos R relacionados, além de informações sobre pacotes. O objetivo é representar uma página de referência rápida para iniciantes que trabalham em questões relacionadas ao aprendizado de máquina.

14. Compreendendo o aprendizado de máquina:para iniciantes

Criado por Todd Jaquith, este infográfico é perfeito para iniciantes. Simplesmente explica o que é aprendizado de máquina, qual é a história, como é implementado, quais são as abordagens e aplicações.

13. Mapa mental de algoritmos de aprendizado de máquina

Começar com o aprendizado de máquina pode ser enervante e pesquisar o algoritmo ou técnica certa pode ser enganoso. Este mapa mental lhe dará uma base para selecionar o algoritmo de aprendizado de máquina certo para seus requisitos.

12. Códigos Python e R

A coleção dos 10 algoritmos de aprendizado de máquina mais comumente usados com seus códigos em Python e R. Ambas as linguagens de programação tornam a tarefa mais fácil do que muitas pessoas imaginam, porque ambas vêm com vários suportes integrados e estendidos, por meio do uso de conjuntos de dados, bibliotecas e outros recursos.

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11. Folha de dicas para leigos

A folha de dicas tem duas partes, ambas criadas na estrutura da tabela. O primeiro fornece um rápido resumo dos pontos fracos e fortes de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina. A segunda tabela fornece a lista de bibliotecas usadas para Python e R. Quando você quiser implementar qualquer tarefa relacionada a algoritmo, basta carregar a biblioteca necessária para essa tarefa em seu código-fonte.

10. Sistemas de aprendizado de máquina para SEO

A agência de gerenciamento e otimização de pesquisa com sede no Reino Unido, Alchemy Viral, criou um infográfico detalhado sobre sistemas de aprendizado de máquina e como eles influenciam nas táticas de SEO (Search Engine Optimization).

9. Principais algoritmos de aprendizado de máquina

Para abordar a natureza complexa de vários problemas de dados do mundo real, foram criados algoritmos especializados para resolver esses problemas em menos tempo e usando menos recursos. Para iniciantes, esta é uma breve discussão sobre os principais algoritmos de aprendizado de máquina usados ​​por cientistas de dados.

8. Algoritmo para aprendizagem supervisionada e não supervisionada

Para resumir o material mais importante, Emanuel Ferm criou uma folha de dicas em LaTeX. Inclui aprender e aplicar classificadores lineares e algoritmos de agrupamento em conjuntos de dados menores.

7. Folha de dicas sobre superstições de aprendizagem supervisionada

Este foi criado por Ryan Compton e contém vários algoritmos de aprendizado supervisionado comumente usados. Diferentes métodos foram discutidos, incluindo regressão logística, árvores de decisão, K vizinhos mais próximos, Naive Bayes e máquinas de vetores de suporte.

6. Como funciona o aprendizado de máquina em mensagens móveis?

O infográfico de kahuna mostra como as empresas usam a tecnologia de aprendizado de máquina para oferecer uma melhor experiência ao cliente.

5. Aprendizado de Máquina:Equações e Algoritmos

Uma folha de dicas simples de aprendizado de máquina feita pelo Dr. Rico Möckel. Inclui várias equações e algoritmos junto com sua descrição.

4. Folha de dicas de aprendizado de máquina

Esta é uma folha de dicas detalhada que contém uma ampla variedade de equações e diagramas clássicos, que ajudarão você a relembrar rapidamente o conhecimento sobre aprendizado de máquina. Não apenas para desenvolvedores, também é útil se você estiver se preparando para uma entrevista de emprego relacionada à inteligência artificial.

3. Aprendizado de máquina em Emoji

Emily Barry misturou o algoritmo de aprendizado de máquina com seu amor por emojis. Como resultado, ela criou um guia abrangente e atraente de aprendizado de máquina que é divertido de ler.

2. Aprendizado de máquina:padrão para análise preditiva

Outra folha de dicas útil sobre aprendizado de máquina que vem da Dzone que cobre análises preditivas, explica a configuração de dados de treinamento e teste e oferece trechos de modelo de aprendizado de máquina.

1. Aprendizado de máquina do Microsoft Azure

Leia:18 Projeto de Pesquisa Extraordinário da Microsoft

O Microsoft Azure Machine Learning ajudará você a selecionar o algoritmo apropriado para um modelo de análise preditiva. O Azure Studio possui uma ampla gama de algoritmos das famílias de regressão, clustering, classificação e detecção de anomalias. Cada um é desenvolvido para resolver diferentes tipos de problemas de aprendizado de máquina.