Durante varios meses hemos estado recopilando notas sobre inteligencia artificial, que compartíamos periódicamente con amigos y colegas. Recientemente, se ha desarrollado una colección completa, y hemos agregado descripciones y / o citas a los memos para que sea más interesante de leer. Y al final, encontrará una selección de complejidad "O big" (Big-O). Disfrútalo.
UPD Muchas imágenes serán más legibles si las abre en pestañas separadas o las guarda en el disco.Redes neuronales
Memo de red neuronalGráficos de redes neuronales
Memo sobre las gráficas de redes neuronales
Memo de red neuronalDescripción general del aprendizaje automático
Guía de aprendizaje automáticoAlgoritmo de aprendizaje de Scikit
Esta guía de aprendizaje automático lo ayudará a encontrar el algoritmo adecuado para calificar, que es la parte más difícil del trabajo. El diagrama de flujo lo ayudará a verificar la documentación y establecer una dirección general para cada algoritmo. Esto lo ayudará a comprender mejor los problemas que enfrenta y cómo resolverlos.
Scikit-learn (anteriormente conocido como
scikits.learn ) es una biblioteca gratuita de aprendizaje automático para Python. Incluye varios tipos de
algoritmos de
clasificación ,
regresión y
agrupación , incluido
el método de vector de soporte , el algoritmo de
bosque aleatorio ("bosque aleatorio"), el
aumento de gradiente , el
método k- means y
DBSCAN . Scikit-learn está diseñado para interactuar con las bibliotecas informáticas y científicas Python
NumPy y
SciPy .
Nota de aprendizaje de ScikitGuía de algoritmo de aprendizaje automático
Este memo de Microsoft Azure lo ayudará a elegir los algoritmos de aprendizaje automático adecuados para su solución analítica predictiva. Primero, la nota pregunta sobre la naturaleza de los datos y luego aconseja el mejor algoritmo.
Python para ciencia de datos
Memo de Python para ciencia de datos
Memo de Big DataTensorflow
En mayo de 2017, Google anunció el TPU de segunda generación, así como su disponibilidad en
Google Compute Engine . Los TPU de segunda generación tienen un rendimiento de hasta 180 teraflops, y con un agrupamiento de 64 TPU que agrupa hasta 11.5 petaflops.
Memorando TensorFlowKeras
En 2017, el equipo de TensorFlow en Google decidió integrar el soporte de Keras en la biblioteca central de TensorFlow. Chollet explicó que Keras es una interfaz en lugar de un sistema de aprendizaje automático de extremo a extremo. Proporciona un conjunto de abstracciones de nivel más alto e intuitivo que simplifica la configuración de las redes neuronales, independientemente de la biblioteca de computación científica utilizada en el backend.
Numpy
NumPy es para
Cpython , una implementación de Python de referencia que es un intérprete de bytecode no optimizador. Los algoritmos matemáticos escritos para esta versión de Python a menudo funcionan mucho más lentamente que sus homólogos compilados. La biblioteca NumPy resuelve parcialmente el problema de velocidad debido a las matrices multidimensionales, así como a las funciones y operadores optimizados para trabajar con matrices. Será necesario reescribir parte del código usando NumPy, en su mayoría bucles internos.
Memo de NumpyPandas
El nombre "Pandas" proviene del término econométrico "
datos de panel ", que se utiliza para conjuntos de datos estructurados multidimensionales.
Pandas MemoDisputa de datos
Disputa de datos (datos de
"pastoreo", procesamiento de datos primarios ): este término comienza a penetrar en la cultura pop. En la película de 2017 Kong: Skull Island, uno de los personajes es presentado como Steve Woodward, nuestro experto en datos.
Memo de disputa de datos
Memorando de disputas de datos de pandasLucha de datos con dplyr y tidyr
Memo de disputa de datos con dplyr y tidyr
Memo de disputa de datos con dplyr y tidyrScipy
SciPy se basa en un objeto de matriz NumPy. Esta biblioteca es parte de la pila NumPy, que incluye herramientas como
Matplotlib ,
Pandas y
SymPy , así como un conjunto de bibliotecas en expansión para la computación científica. La pila NumPy y las aplicaciones
MATLAB ,
GNU Octave y
Scilab tienen la misma audiencia de usuarios. La pila NumPy también a veces se llama la pila SciPy.
Scipy MemoMatplotlib
Matplotlib es una biblioteca gráfica para Python y su extensión matemática computacional NumPy. Proporciona una API orientada a objetos para incrustar gráficos en aplicaciones que utilizan herramientas GUI universales como
Tkinter ,
wxPython ,
Qt o
GTK + . También hay una interfaz de procedimiento pylab basada en máquina de estado (como OpenGL) diseñada para parecerse a
MATLAB , aunque no se recomienda su uso.
SciPy usa matplotlib.
Pyplot es un módulo matplotlib que proporciona una interfaz como MATLAB. Matplotlib se usa de la misma manera que MATLAB, le permite usar Python y también es gratis.
Memo de MatplotlibVisualización de datos
Memo de visualización de datos
Memorando de GgplotPyspark
Memo de PySpark"Oh Big" (Big-O)
Memo de la complejidad del algoritmo
Memo de la complejidad del algoritmo
Una nota sobre la complejidad de las operaciones con estructuras de datos en algoritmos
Una nota sobre la complejidad de los algoritmos de ordenación de matricesFuentes
Memo de la complejidad del algoritmoBokeh MemoMemo de ciencia de datosMemo de disputa de datosMemorando GgplotKeras MemoGuía de aprendizaje automáticoGuía de aprendizaje automáticoGuía de aprendizaje automáticoMemo de MatplotlibMemo de red neuronalMemo sobre las gráficas de redes neuronalesRedes neuronalesMemo de NumpyPandas MemoPandas MemoMemo de PysparkMemo ScikitNota de aprendizaje de ScikitScipy MemoMemorando TensorFlow