Artikel ini mengumpulkan 15 lembar contekan terbaik di web yang membantu Anda memulai pembelajaran mesin. Jika Anda kekurangan waktu, berikut adalah 15 tautan PDF langsung (buka di tab baru) Show
Setiap tautan lembar contekan mengarah langsung ke file PDF. Jadi, jangan buang waktu lagi, dan mulailah belajar lebih cepat dengan lembar contekan 15 ML ini Dalam video berikut, saya dengan cepat menjelaskan kepada Anda semua 15 lembar contekan beserta pro dan kontranya [Koleksi] 15 Cheat Sheet Pembelajaran Mesin yang Menakjubkan  Tonton video ini di YouTube (Waktu membaca artikel. 12 menit. Atau tonton videonya) Lembar contekan adalah prinsip 80/20 yang diterapkan pada pengkodean. pelajari 80% materi yang relevan dalam 20% waktu Jika Anda suka belajar dengan lembar contekan, bergabunglah dengan akademi lembar contekan gratis saya Artikel ini menyusun daftar semua lembar contekan terbaik untuk pembelajaran mesin. Apakah Anda seorang praktisi dan ingin beralih ke pembelajaran mesin dan ilmu data? SEMUA LINK TERBUKA DI TAB BARU. 😉 Pembelajaran Terawasi (Afshine Amidi)Lembar contekan ini adalah bagian pertama dari rangkaian lembar contekan yang dibuat untuk Kelas Pembelajaran Mesin Stanford. Ini memberi Anda pengantar singkat dan ringkas untuk pembelajaran yang diawasi Topik meliputi berikut ini
Pembelajaran Tanpa Pengawasan (Afshine Amidi)Lembar contekan ini adalah bagian kedua dari seri pengantar untuk Kelas Pembelajaran Mesin Stanford. Ini memberikan pengantar singkat untuk pembelajaran tanpa pengawasan Anda akan belajar tentang topik-topik ini
Pembelajaran Mendalam (Afshine Amidi)Ini adalah bagian ketiga dari seri lembar contekan yang disediakan oleh Kelas Pembelajaran Mesin Stanford. Lembar contekan dikemas dengan informasi padat tentang pembelajaran mendalam. Lembar contekan ini menawarkan permulaan yang menjanjikan ke dalam topik hangat pembelajaran mendalam Lembar contekan membahas topik-topik seperti
Tentu saja, ini hanya mencakup subruang dari bidang deep learning yang luas, tetapi ini akan memberi Anda awal yang singkat dan efektif ke dalam area yang menarik ini. Tip dan Trik Pembelajaran Mesin (Afshine Amidi)Bagian keempat dari seri lembar contekan yang disediakan sebagai bagian dari Kelas Pembelajaran Mesin Stanford menjanjikan tip dan trik kecil dalam pembelajaran mesin. Meskipun penulis menyebutnya demikian (“Tips dan Trik”), saya yakin ini hanyalah pernyataan yang meremehkan. Pada kenyataannya, lembar contekan ini memberi Anda wawasan berharga dari seorang praktisi yang sangat ahli di bidangnya Topiknya tidak hanya terbatas pada
Harus dibaca untuk ilmuwan data yang akan datang Probabilitas dan Statistik (Afshine Amidi)Bagian kelima dari seri contekan Kelas Pembelajaran Mesin Stanford memberi Anda awal yang cepat (mereka menyebutnya "penyegar") di bidang penting teori dan statistik probabilitas. Di bidang mana pun Anda akan bekerja, statistik akan selalu membantu Anda untuk menjadi profesional pembelajaran mesin. Penyegaran ini pasti layak dibaca (dan investasi tinta printer Anda) Berikut adalah topik yang dibahas dalam lembar contekan ini
Dapatkan lembar contekan ini sekarang Aljabar Linear dan Kalkulus (Afshine Amidi)Meskipun bagian keenam dari seri lembar contekan populer dari Kelas Pembelajaran Mesin Stanford tidak terdengar terlalu seksi, ini mengajarkan area mendasar yang diketahui dengan baik oleh setiap profesional pembelajaran mesin. aljabar linier Apakah Anda kesulitan memahami topik kritis ini? . Sederhananya. Anda harus menguasai aljabar linier, tidak ada jalan lain. Jadi lakukan sekarang dan lakukan dengan baik Topik apa saja yang termasuk dalam lembar contekan ini?
Anda lihat, ini semua tentang matriks. Bahkan sebelum Anda mempertimbangkan menyelam di perpustakaan praktis yang digunakan dalam pembelajaran mesin (seperti numpy Python, lihat tutorial numpy BESAR saya), pelajari lembar contekan ini terlebih dahulu Lembar Curang Master Stanford Komprehensif (Afshine Amidi)Lembar contekan ini terdiri dari enam lembar contekan dari Kelas Pembelajaran Mesin Stanford. Ini adalah sumber yang luar biasa, dikemas dengan informasi di banyak subbidang penting dalam Pembelajaran Mesin. Saya sangat merekomendasikan mengunduh sumber ini dan mempelajarinya sepanjang hari. Ini akan meningkatkan keterampilan pembelajaran mesin Anda dalam waktu singkat Topik yang didistribusikan secara luas dari lembar contekan 16 halaman ini meliputi
Jangan buang waktu lagi untuk membaca sisa artikel ini dan unduh lembar contekan ini. Terima kasih, Afshine, untuk sumber yang luar biasa ini Lembar Curang Ilmu Data (Datacamp)Lembar cheat datacamp selalu menarik untuk dilihat. Namun, saya akan merekomendasikan lembar contekan ini hanya untuk pemula mutlak di bidang ilmu data. Jika Anda fokus mempelajari konsep pembelajaran mesin inti dan Anda sudah memiliki pengalaman, lewati lembar contekan ini. Tetapi jika Anda baru memulai dengan ilmu data dan pembelajaran mesin – dan Anda ingin menggunakan Python sebagai bahasa pemrograman Anda – lembar contekan ilmu data 1 halaman ini cocok untuk Anda Topik dasar lembar contekan ini adalah
Keras Cheat Sheet (Datacamp)Lembar contekan 1 halaman ini sepadan dengan waktu Anda jika Anda mencari alat pembelajaran mesin khusus Keras. Saya sendiri belum pernah menggunakan Keras tetapi dianggap sebagai lapisan abstraksi terbaik untuk pembelajaran mendalam dan jaringan saraf Wikipedia mendefinisikan Keras sebagai berikut “Keras adalah pustaka jaringan saraf open source yang ditulis dengan Python. Itu mampu berjalan di atas TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, atau Theano. Dirancang untuk memungkinkan eksperimen cepat dengan jaringan saraf yang dalam, ini berfokus pada ramah pengguna, modular, dan dapat diperluas” Dengan penerapan yang begitu luas, saya sangat yakin, saya akan memeriksa Keras setelah menyelesaikan posting blog ini. Akankah kamu juga? Jika Anda tertarik dengan Keras, silakan tonton video ini dan baca artikel blog terkait tentang tingkat pendapatan pengembang Keras Dari Keras hingga $65/h+ di Upwork. Juan Tonton video ini di YouTube Keras Cheat Sheet membahas poin-poin berikut (dari perspektif kode-sentris)
Pembelajaran Mendalam dengan Cheat Sheet Keras (RStudio)Sederhananya. Saya suka lembar contekan ini. Ini tentang pembelajaran mendalam dengan perpustakaan jaringan saraf sumber terbuka Keras. Ini visual, to the point, komprehensif, dan dapat dimengerti. Saya sangat merekomendasikan untuk memeriksa lembar contekan ini
Panduan Visual untuk Infrastruktur Jaringan Neural (Asimov Institute)Panduan visual 1 halaman ini memberi Anda ikhtisar singkat tentang semua infrastruktur jaringan saraf yang paling umum yang akan Anda temukan di alam liar. Lembar ini menampilkan 27 arsitektur yang berbeda. Sebagai pemula pembelajaran mesin, Anda tidak akan mendapatkan banyak dari lembar ini. Namun, jika Anda seorang praktisi di bidang jaringan saraf, Anda akan menyukainya Lembar contekan menunjukkan 27 arsitektur jaringan saraf termasuk
Fiuh, daftar yang luar biasa Lembar Curang Scikit-Pelajari Python (Datacamp)Lembar contekan PDF 1 halaman lainnya yang memberi Anda permulaan di pustaka Python untuk pembelajaran mesin scikit-learn. Pustaka ini adalah pustaka satu-CPU, tujuan umum terbaik untuk pembelajaran mesin dengan Python. Python adalah bahasa pemrograman paling populer di bidang pembelajaran mesin, jadi lembar contekan ini memberi Anda banyak nilai. Dapatkan lembar contekan ini jika Anda menggunakan Python untuk pembelajaran mesin Topiknya antara lain
Berhati-hatilah karena konsep-konsep ini tidak dijelaskan secara rinci. Itu hanya menunjukkan cara menggunakannya di perpustakaan scikit-learn Scikit-pelajari Cheat Sheet. Memilih Estimator yang Tepat (Scikit-learn. org)Lembar contekan ini sangat berharga – saya bahkan tidak bisa menggambarkannya dengan kata-kata. Terima kasih, pencipta scikit-learn, untuk memposting karya seni yang luar biasa ini Ini membantu Anda mengetahui algoritme mana yang digunakan untuk jenis masalah yang mana. Anda cukup mengikuti pertanyaan di lembar contekan. Hasilnya, Anda akan mencapai algoritme yang direkomendasikan untuk masalah Anda. Inilah mengapa saya menyukai lembar contekan – lembar contekan dapat menyampaikan informasi kompleks dalam waktu singkat Lembar contekan membagi estimator menjadi empat kelas
Meskipun kelas-kelas itu tidak dieksplorasi secara mendalam, Anda sudah tahu ke arah mana harus melihat lebih jauh. Tentu saja, jika Anda sudah menjadi praktisi berpengalaman, informasi yang diberikan mungkin terlalu sederhana – tetapi bukankah ini berlaku untuk setiap lembar contekan? Bangun pendapat Anda sendiri sekarang. (Lakukan. ) Lembar Curang Tensorflow (Altoros)Meskipun lembar contekan ini bukan yang tercanggih, lembar contekan ini tetap berharga sebagai salah satu dari sedikit lembar contekan TensorFlow di luar sana Anda tahu TensorFlow, bukan? . API pembelajaran mesinnya disesuaikan untuk pembelajaran mendalam pada lingkungan komputasi yang heterogen (termasuk GPU). Saat ini, jika Anda mendorong bidang pembelajaran mendalam, tidak mungkin Anda dapat menghindari TensorFlow Dapatkan kesan pertama dengan lembar contekan ini, lalu selami sistem TensorFlow Google. Omong-omong, Anda juga bisa menggunakan Keras di atas TensorFlow sebagai lapisan abstraksi tingkat tinggi. Lihat lembar contekan Keras yang dijelaskan sebelumnya Lembar contekan memberi Anda petunjuk tentang
Sejujurnya, saya tidak akan merekomendasikan mempelajari TensorFlow dengan lembar contekan ini. Mengapa? . Namun, saya merasa wajib menyertakan tautan karena tidak ada alternatif yang lebih baik untuk TensorFlow. Jika Anda mengetahui sumber daya yang lebih baik, beri tahu saya Lembar Cheat Tes Pembelajaran Mesin (Cheatography)Apakah Anda tahu cheatografi? . Semua orang dapat mengirimkan lembar contekan (konten buatan pengguna) Setelah melalui sebagian besar lembar contekan pembelajaran mesin di Cheatography, saya menemukan bahwa ini akan sangat membantu sebagian besar pembaca kami. Ini adalah ikhtisar yang terstruktur dengan baik dari beberapa algoritma pembelajaran mesin yang penting
Saya tahu bahwa ini hanya penyelaman pertama ke laut. Tetapi jika Anda seorang praktisi pembelajaran mesin pemula atau menengah, ini mungkin yang Anda cari Lembar Curang Algoritma Pembelajaran Mesin Microsoft (Azure)Lembar contekan yang luar biasa ini memberi Anda ikhtisar singkat tentang algoritme yang paling penting dan bagaimana mereka saling terkait. Ini cara yang bagus untuk mendapatkan ikhtisar bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin Apakah Anda menikmati koleksi lembar contekan pembelajaran mesin terbaik di web ini? . Ini akan memberi Anda gambaran pertama tentang bidang pembelajaran mesin. Nantinya, Anda bisa memutuskan di area mana untuk menyelam lebih jauh Bonus. Banyak sistem pembelajaran mesin panas (mis. g. TensorFlow) membutuhkan keterampilan pemrograman Python yang sangat baik. Apakah Anda mengetahui semua fitur, tip, dan trik Python? Kursus email tidak hanya akan memberi Anda 5 lembar contekan Python (80% dari pembelajaran dalam 20% dari waktu, ingat?) tetapi juga dengan aliran kuliah pemrograman Python yang konstan. Ini 100% gratis, Anda dapat berhenti berlangganan kapan saja, dan saya tidak akan mengirimkan spam kepada Anda. Ini nilai murni (dan kadang-kadang saya akan mengirimkan informasi tentang buku dan kursus saya). Jadi lihatlah Berlangganan Kursus Email **GRATIS** Lembar Curang Python TerbaikPython adalah inti dari pembelajaran mesin saat ini. Ini memiliki dukungan perpustakaan terbaik untuk pembelajaran mesin di antara semua bahasa pemrograman. Jadi, untuk menjadi insinyur ML yang lebih baik, Anda mungkin perlu mempelajari Python. Apa cara yang lebih baik daripada mengunduh lembar contekan PDF? Ini adalah lembar contekan tunggal terbaik. Ini menggunakan setiap inci halaman untuk memberikan nilai dan mencakup semua yang perlu Anda ketahui untuk beralih dari pemula hingga menengah. Topik yang dibahas meliputi jenis penampung, konversi, modul, matematika, kondisional, dan pemformatan. Lembar 2 halaman yang sangat direkomendasikan Lembar Curang NumPy TerbaikIni unduhan cepat untuk Anda. Saya membuat lembar contekan ini untuk menjelaskan beberapa konsep penting NumPy kepada siswa coding saya NumPy adalah paket komputasi ilmiah Python yang banyak digunakan. Ini menyederhanakan aljabar linier, perhitungan matriks, dan mempercepat analisis data. Mengetahui NumPy adalah prasyarat untuk paket Python lain seperti panda atau Scikit-Learn Lembar Curang Scikit-Pelajari TerbaikLembar contekan Scikit-Learn dari DataCamp ini akan memulai proyek ilmu data Anda dengan memperkenalkan Anda pada konsep dasar algoritme pembelajaran mesin dengan sukses. Lembar contekan ini untuk mereka yang sudah mulai mempelajari paket Python dan bagi mereka yang ingin melihat sekilas untuk mendapatkan ide pertama tentang dasar-dasar untuk pemula total Lembar Curang Scipy TerbaikLembar contekan berasal dari DataCamp. com dan penuh dengan informasi untuk Anda konsumsi. Anda akan belajar berinteraksi dengan Numpy dan mengetahui fungsi dan metode mana yang digunakan untuk aljabar linier dan tentu saja bagian bantuan. Ini adalah salah satu yang akan saya gantung di belakang monitor saya di belakang dinding Lembar Cheat Panda TerbaikYang ini dari panda guys, jadi masuk akal kalau ini adalah lembar contekan yang komprehensif dan inklusif. Ini mencakup sebagian besar dari apa yang harus dilakukan sebagian besar pengguna panda ke DataFrame. Apakah Anda sudah menggunakan panda sebentar? . Namun, jika Anda baru mengenal panda dan lembar contekan ini sedikit berlebihan, jangan khawatir. Anda pasti tidak perlu memahami semua yang ada di lembar contekan ini untuk memulai Kemana Pergi Dari Sini?Cukup teori. Mari kita berlatih Pembuat kode dibayar enam digit atau lebih karena mereka dapat memecahkan masalah dengan lebih efektif menggunakan kecerdasan mesin dan otomasi Untuk menjadi lebih sukses dalam pengkodean, selesaikan lebih banyak masalah nyata untuk orang-orang nyata. Begitulah cara Anda memoles keterampilan yang benar-benar Anda butuhkan dalam latihan. Lagi pula, apa gunanya teori belajar yang tidak dibutuhkan siapa pun? Anda membangun keterampilan pengkodean bernilai tinggi dengan mengerjakan proyek pengkodean praktis Apakah Anda ingin berhenti belajar dengan proyek mainan dan fokus pada proyek kode praktis yang memberi Anda uang dan memecahkan masalah nyata bagi orang-orang? 🚀 Jika jawaban Anda adalah YA. , pertimbangkan untuk menjadi pengembang lepas Python. Ini adalah cara terbaik untuk mendekati tugas meningkatkan keterampilan Python Anda—bahkan jika Anda benar-benar pemula Jika Anda hanya ingin belajar tentang peluang freelancing, jangan ragu untuk menonton webinar gratis saya “Bagaimana Membangun Keterampilan Berpenghasilan Tinggi Anda Python” dan pelajari bagaimana saya mengembangkan bisnis coding saya secara online dan bagaimana Anda juga bisa—dari kenyamanan Anda Bergabunglah dengan webinar gratis sekarang Artikel Terkait
Chris Saat bekerja sebagai peneliti dalam sistem terdistribusi, Dr. Christian Mayer menemukan cintanya untuk mengajar siswa ilmu komputer Untuk membantu siswa mencapai tingkat kesuksesan Python yang lebih tinggi, dia mendirikan situs web pendidikan pemrograman Finxter. com. Dia adalah penulis buku pemrograman populer Python One-Liners (NoStarch 2020), rekan penulis seri Coffee Break Python dari buku yang diterbitkan sendiri, penggemar ilmu komputer, pekerja lepas, dan pemilik salah satu dari 10 blog Python terbesar di dunia Kesukaannya adalah menulis, membaca, dan coding. Tetapi hasrat terbesarnya adalah untuk melayani calon pembuat kode melalui Finxter dan membantu mereka meningkatkan keterampilan mereka. Anda dapat bergabung dengan akademi email gratisnya di sini Apa saja 4 dasar pembelajaran mesin?Ada empat pendekatan dasar. pembelajaran dengan pengawasan, pembelajaran tanpa pengawasan, pembelajaran semi-pengawasan, dan pembelajaran penguatan . Jenis data algoritma yang dipilih ilmuwan bergantung pada jenis data yang ingin mereka prediksi.
Apa saja 7 tahapan pembelajaran mesin itu?7 Langkah Pembelajaran Mesin . Pengumpulan data. → Kuantitas & kualitas data Anda menentukan seberapa akurat model kami. . Persiapan data. → Atur data dan siapkan untuk pelatihan. . Pilih sebuah model. . Latih Modelnya. . Evaluasi Modelnya. . Penyesuaian Parameter. . Membuat prediksi Apakah 6 bulan cukup untuk pembelajaran mesin?Sangat mungkin untuk mempelajari, mengikuti, dan berkontribusi pada karya canggih dalam pembelajaran mendalam dalam waktu sekitar 6 bulan .
Apa saja empat 4 jenis algoritma pembelajaran mesin?Keempat jenis pembelajaran mesin yang berbeda adalah. . Pembelajaran yang Diawasi Pembelajaran Tanpa Pengawasan Pembelajaran Semi-Diawasi Pembelajaran yang Diperkuat |
Lembar contekan pembelajaran mesin pdf
Pos Terkait
Copyright © 2024 apacode Inc.
