PIG DATA

Что нужно знать, чтобы добиться успеха в анализе данных и ИИ

Что нужно знать, чтобы добиться успеха в анализе данных и ИИ

На мировом рынке технологий процветают передовые технологии, такие как искусственный интеллект, нейронные сети, машинное обучение и анализ данных. Профессионалам машинного обучения нужны шпаргалки, чтобы глубже понять детали. Освоить эти технологии за короткое время непросто. Усовершенствованные механизмы усложняют концепции наборов данных и механизмов. Шпаргалки по машинному обучению, шпаргалки по анализу данных и нейронные шпаргалки необходимы для успеха на этом высококонкурентном рынке. Давайте посмотрим на десятку лучших шпаргалок по анализу данных и нейронным сетям, чтобы добиться успеха в 2022 году.

Лучшие шпаргалки для нейронной сети в 2022 году

Термины для понимания

Чтобы иметь хорошее представление о нейронной сети, вам нужно знать много основных терминов. Эта шпаргалка содержит такие термины, как персептрон и радиальные базисные сети, рекуррентные нейронные сети, автоэнкодер, цепи Маркова, глубокая сверточная сеть и глубокая сеть. Глубокая сеть, генеративно-состязательная, экстремальная обучающая машина, глубокая остаточная и многие другие термины.

Различные слои

Важно знать о различных слоях нейронной сети. Чистый лист для нейронных сетей состоит из трех слоев, которые можно использовать для запоминания мельчайших деталей этих сетей. Он включает в себя входной слой и скрытый слой. Через входной слой входные данные помещаются в модель. Эти входные данные обрабатываются скрытыми слоями, а доступ к обработанным данным возможен на выходном слое.

Графические представления

Важно иметь чистый лист графических представлений нейронной сети. Сюда входят такие темы, как моделирование физических систем, прогнозирование интерфейса белков и неструктурные данные. Это облегчает быстрое и эффективное запоминание информации.

Многие важные формулы для понимания

Вам нужно будет включить несколько формул, которые охватывают такие важные понятия, как линейные векторные пространства, линейная независимость и ортогонализация Грама-Шмидта.

Лучшие шпаргалка по аналитике данных в 2022 году

Импорт

Специалисты по данным должны иметь полную шпаргалку, включающую важные импортные данные. Это может включать импорт Pandas, Matplotlib, а также проверку и мониторинг типа данных.

Информация для специалистов по данным

Шпаргалка по анализу данных должна содержать основную информацию, необходимую для понимания данных на рабочем месте. Этот раздел шпаргалки включает CSV, имена столбцов и типы данных столбцов, список данных и манипулирование типами данных столбцов.

Принципы построения графиков

Специалисты по данным должны быть знакомы со всеми типами концепций построения графиков, чтобы эффективно управлять своими данными. Аналитика данных может быть выполнена с использованием линейных графиков и диаграмм.

Понимание статистики

Специалисты по данным должны иметь представление о вероятности и статистике, чтобы иметь возможность работать с большими наборами данных. Чтобы получить ценную информацию, специалисты по данным должны уметь использовать несколько функций и математических вычислений. Существует множество типов статистического анализа, в том числе полиномиальная логистическая регрессия с категориальными предикторами и биномиальная логистическая регрессия с множественной линейной регрессией и простая линейная регрессия.

Лучшие шпаргалки для машинного обучения в 2022 году

Метрики классификации

Шпаргалки ML содержат метрики классификации, которые можно использовать для эффективного и действенного мониторинга и оценки машинного обучения и производительности модели ML. Основные показатели классификации включают матрицу путаницы, правильность, прецизионность и чувствительность к отзыву. Они также включают оценку F1, ROC, AUC и ROC. Метрики регрессии включают базовые метрики, коэффициент детерминации и многие другие.

Выбор модели

Эксперты в области машинного обучения должны включить выбор модели в одну из своих шпаргалок по машинному обучению. Он охватывает наиболее важные детали и части таких понятий, как словарный запас, перекрестная проверка и регуляризация.

разработка, обучение
144 просмотра

0 комментариев
Последние

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив
Комментариев пока нет
PIG DATA
Community о Хрюшах, событиях, технологиях и IT. Создан для людей и маленьких Хрюшек.