🙌🏿 🧚🏻 🤖 Memo tentang Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Dalam, dan Big Data 💆🏽 🔳 👩🏿‍🎓

Selama beberapa bulan kami telah mengumpulkan memo tentang kecerdasan buatan, yang secara berkala kami bagikan dengan teman dan kolega. Baru-baru ini, seluruh koleksi telah dikembangkan, dan kami telah menambahkan deskripsi dan / atau kutipan ke memo untuk membuatnya lebih menarik untuk dibaca. Dan pada akhirnya, Anda akan menemukan pilihan kompleksitas "O big" (Big-O). Selamat menikmati.

UPD Banyak gambar akan lebih mudah dibaca jika Anda membukanya di tab yang terpisah atau menyimpannya ke disk.

Jaringan saraf

Memo Jaringan Saraf Tiruan

Grafik jaringan saraf

Memo pada grafik jaringan saraf

Memo Jaringan Saraf Tiruan

Ikhtisar Pembelajaran Mesin

Panduan Pembelajaran Mesin

Algoritma scikit-belajar

Panduan pembelajaran mesin ini akan membantu Anda menemukan algoritma yang tepat untuk penilaian, yang merupakan bagian paling sulit dari pekerjaan ini. Flowchart akan membantu Anda memeriksa dokumentasi dan menetapkan arah umum untuk setiap algoritma. Ini akan membantu Anda lebih memahami masalah yang Anda hadapi dan bagaimana menyelesaikannya.

Scikit-learn (sebelumnya dikenal sebagai scikits.learn ) adalah perpustakaan pembelajaran mesin gratis untuk Python. Ini mencakup berbagai jenis klasifikasi , regresi, dan algoritma pengelompokan , termasuk metode vektor dukungan , algoritma Hutan acak (“hutan acak”), peningkatan gradien , metode k- means dan DBSCAN . Scikit-belajar dirancang untuk berinteraksi dengan komputasi Python NumPy dan SciPy dan perpustakaan ilmiah.

Scikit-pelajari memo

Panduan Algoritma Pembelajaran Mesin

Memo Microsoft Azure ini akan membantu Anda memilih algoritma pembelajaran mesin yang tepat untuk solusi analitik prediktif Anda. Pertama, memo itu bertanya tentang sifat data, dan kemudian menyarankan algoritma terbaik.

Python untuk Ilmu Data

Memo Python untuk Ilmu Data

Memo Data Besar

Tensorflow

Pada Mei 2017, Google mengumumkan TPU generasi kedua, serta ketersediaannya di Google Compute Engine . TPU generasi kedua memiliki kinerja hingga 180 teraflop, dan dengan 64 TPU pengelompokan hingga 11,5 petaflop.

TensorFlow Memo

Keras

Pada 2017, tim TensorFlow di Google memutuskan untuk mengintegrasikan dukungan Keras ke pustaka inti TensorFlow. Chollet menjelaskan bahwa Keras adalah antarmuka daripada sistem pembelajaran mesin ujung ke ujung. Ini memberikan tingkat abstraksi yang lebih tinggi, lebih intuitif, yang menyederhanakan konfigurasi jaringan saraf, terlepas dari perpustakaan komputasi ilmiah yang digunakan di backend.

Numpy

NumPy adalah untuk Cpython , sebuah implementasi implementasi Python yang merupakan interpreter bytecode yang tidak mengoptimalkan. Algoritma matematika yang ditulis untuk versi Python ini seringkali bekerja jauh lebih lambat daripada rekan yang dikompilasi. Perpustakaan NumPy memecahkan sebagian masalah kecepatan karena array multidimensi, serta fungsi dan operator yang dioptimalkan untuk bekerja dengan array. Penting untuk menulis ulang bagian dari kode menggunakan NumPy, kebanyakan loop internal.

Memo Numpy

Panda

Nama "Pandas" berasal dari istilah " panel data " ekonometrik, yang digunakan untuk set data terstruktur multidimensi.

Memo panda

Perselisihan data

Data Wrangling ( data "grazing", pemrosesan data primer ) - istilah ini mulai menembus budaya pop. Dalam film 2017 Kong: Skull Island, salah satu karakter diperkenalkan sebagai Steve Woodward, pengatur data kami.

Memo Penanganan Data

Memo Wrangling Data Pandas

Perselisihan data dengan dplyr dan rapi

Data Wrangling Memo dengan dplyr dan tidyr

Scipy

SciPy didasarkan pada objek array NumPy. Perpustakaan ini adalah bagian dari tumpukan NumPy, yang mencakup alat-alat seperti Matplotlib , Pandas dan SymPy , serta serangkaian perpustakaan yang berkembang untuk komputasi ilmiah. Aplikasi NumPy stack dan MATLAB , GNU Octave, dan Scilab memiliki audiens pengguna yang sama. Tumpukan NumPy juga kadang-kadang disebut tumpukan SciPy.

Memo Scipy

Matplotlib

Matplotlib adalah perpustakaan grafik untuk Python dan ekstensi matematika komputasi NumPy. Ini menyediakan API berorientasi objek untuk menyematkan grafik dalam aplikasi menggunakan alat GUI universal seperti Tkinter , wxPython , Qt , atau GTK + . Ada juga antarmuka prosedural pylab berbasis mesin negara (seperti OpenGL) yang dirancang agar terlihat seperti MATLAB , meskipun penggunaannya tidak disarankan. SciPy menggunakan matplotlib.

Pyplot adalah modul matplotlib yang menyediakan antarmuka seperti MATLAB. Matplotlib digunakan dengan cara yang sama seperti MATLAB, memungkinkan Anda untuk menggunakan Python, dan juga gratis.