Spickzettel für KI, neuronale Netze, maschinelles Lernen, Deep Learning & Big Data

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Spickzettel für KI, neuronale Netze, maschinelles Lernen, Deep Learning & Big Data

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Spickzettel für KI, neuronale Netze, maschinelles Lernen, Deep Learning & Data Science in HD



Teil 1: Spickzettel für neuronale Netze

Spickzettel für neuronale Netze



Grundlagen neuronaler Netze

Spickzettel zu den Grundlagen neuronaler Netze

Ein künstliches Neuronennetzwerk (ANN), im Volksmund bekannt als Neurales Netzwerk ist ein Computermodell, das auf der Struktur und den Funktionen biologischer neuronaler Netze basiert. Es ist wie ein künstliches menschliches Nervensystem zum Empfangen, Verarbeiten und Übertragen von Informationen in Bezug auf die Informatik.

Grundsätzlich gibt es 3 verschiedene Schichten in einem neuronalen Netz:

  1. Eingabeschicht (Alle Eingaben werden über diese Schicht in das Modell eingespeist)
  2. Hidden Layers (Es kann mehr als einen versteckten Layer geben, der für die Verarbeitung der von den Eingabelayern empfangenen Eingaben verwendet wird)
  3. Ausgabeschicht (Die Daten werden nach der Verarbeitung auf der Ausgabeschicht zur Verfügung gestellt)

Diagramme für neuronale Netze

Spickzettel für neuronale Netze Graphen

Diagrammdaten können mit vielen Lernaufgaben verwendet werden und enthalten viele reiche Beziehungsdaten zwischen Elementen. Zum Beispiel erfordern die Modellierung von Physiksystemen, die Vorhersage von Proteingrenzflächen und die Klassifizierung von Krankheiten, dass ein Modell aus Grapheneingaben lernt. Graph-Argumentation-Modelle können auch zum Lernen aus nicht-strukturellen Daten wie Texten und Bildern und zum Schließen von extrahierten Strukturen verwendet werden.

Teil 2: Spickzettel für maschinelles Lernen

Spickzettel für maschinelles Lernen

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Maschinelles Lernen mit Emojis

Maschinelles Lernen mit Emojis-Spickzettel

Maschinelles Lernen: Scikit Learn Spickzettel

Scikit Learn Spickzettel

Scikit-learn ist eine kostenlose Software-Bibliothek für maschinelles Lernen für die Programmiersprache Python. Es verfügt über verschiedene Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Algorithmen, einschließlich Support-Vektor-Maschinen ist ein einfaches und effizientes Werkzeug für Data Mining und Datenanalyse. Es basiert auf NumPy, SciPy und Matplotlib, einer Open Source, die kommerziell nutzbar ist – BSD-Lizenz

Scikit-learn Algorithmus Spickzettel

Scikit-Lernalgorithmus

Dieser Spickzettel für maschinelles Lernen hilft Ihnen, den richtigen Schätzer für den Job zu finden, der der schwierigste Teil ist. Das Flussdiagramm hilft Ihnen, die Dokumentation und die grobe Anleitung jedes Schätzers zu überprüfen, die Ihnen helfen, mehr über die Probleme und deren Lösung zu erfahren.

Wenn dir diese Spickzettel gefallen, kannst du es mich wissen lassen Hier. ### Machine Learning: Scikit-Learn-Algorithmus für Azure Machine Learning Studios

Scikit-Learn-Algorithmus für Azure Machine Learning Studios-Spickzettel

Teil 3: Data Science mit Python

Data Science mit Python-Spickzetteln

Data Science: TensorFlow-Spickzettel

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TensorFlow-Spickzettel

TensorFlow ist eine kostenlose Open-Source-Softwarebibliothek für den Datenfluss und die differenzierbare Programmierung für eine Reihe von Aufgaben. Es ist eine symbolische Mathematikbibliothek und wird auch für maschinelle Lernanwendungen wie neuronale Netze verwendet.

Wenn dir diese Spickzettel gefallen, kannst du es mich wissen lassen Hier. ###Data Science: Python Basics Spickzettel

Python-Grundlagen-Spickzettel

Python ist aufgrund seiner geringen und allmählichen Lernkurve und der Tatsache, dass es sich um eine vollwertige Programmiersprache handelt, eines der beliebtesten Data-Science-Tools.

Data Science: PySpark RDD-Grundlagen Spickzettel

PySpark RDD Basics Spickzettel

Auf hohem Niveau besteht jede Spark-Anwendung aus einem Treiberprogramm das die |_+_| . des Benutzers ausführt Funktion und führt verschiedene Parallelbetrieb auf einem Cluster. Die Hauptabstraktion, die Spark bietet, ist a belastbarer verteilter Datensatz (RDD), eine Sammlung von Elementen, die über die Knoten des Clusters verteilt sind und parallel betrieben werden können. RDDs werden erstellt, indem mit einer Datei im Hadoop-Dateisystem (oder einem anderen von Hadoop unterstützten Dateisystem) oder einer vorhandenen Scala-Sammlung im Treiberprogramm begonnen und diese umgewandelt wird. Benutzer können Spark auch bitten, fortdauern eine RDD im Speicher, die eine effiziente Wiederverwendung über parallele Operationen hinweg ermöglicht. Schließlich erholen sich RDDs automatisch nach Knotenausfällen. über Spark.Aparche.Org

Data Science: Spickzettel zu NumPy-Grundlagen

NumPy Basics Spickzettel

NumPy ist eine Bibliothek für die Programmiersprache Python, die Unterstützung für große, mehrdimensionale Arrays und Matrizen sowie eine große Sammlung mathematischer Funktionen auf hoher Ebene für die Verarbeitung dieser Arrays bietet.

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Data Science: Bokeh-Spickzettel

Bokeh-Spickzettel

Bokeh ist eine interaktive Visualisierungsbibliothek, die für die Präsentation auf moderne Webbrowser ausgerichtet ist. Sein Ziel ist es, eine elegante, prägnante Konstruktion vielseitiger Grafiken zu bieten und diese Fähigkeit durch hochperformante Interaktivität über sehr große oder Streaming-Datensätze zu erweitern. Bokeh kann jedem helfen, der schnell und einfach interaktive Diagramme, Dashboards und Datenanwendungen erstellen möchte. von Bokeh.Pydata.com

Datenwissenschaft: Karas Spickzettel

Karas-Spickzettel

Keras ist eine in Python geschriebene Open-Source-Bibliothek für neuronale Netze. Es kann auf TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano oder PlaidML ausgeführt werden. Es wurde entwickelt, um schnelles Experimentieren mit tiefen neuronalen Netzen zu ermöglichen, und konzentriert sich darauf, benutzerfreundlich, modular und erweiterbar zu sein.

Datenwissenschaft: Padas Basics Spickzettel

Padas Basics Spickzettel

Pandas ist eine Softwarebibliothek, die für die Programmiersprache Python zur Datenmanipulation und -analyse geschrieben wurde. Insbesondere bietet es Datenstrukturen und Operationen zur Manipulation von numerischen Tabellen und Zeitreihen. Es handelt sich um freie Software, die unter der Drei-Klausel-BSD-Lizenz veröffentlicht wird.

Wenn dir diese Spickzettel gefallen, kannst du es mich wissen lassen Hier. ### Pandas Spickzettel: Data Wrangling in Python

Pandas Spickzettel: Data Wrangling in Python

Daten-Wrangling

Der Begriff Data Wrangler beginnt die Popkultur zu infiltrieren. Im Film 2017 Kong: Schädelinsel , einer der Charaktere, gespielt von Schauspieler Marc Evan Jackson wird als Steve Woodward, unser Data Wrangler, vorgestellt.

Data Science: Data Wrangling mit Pandas Spickzettel

Data Wrangling mit Pandas Spickzettel

Tipps und Tricks zum SQL Server Management Studio

Warum Aufgeräumter und Dplyr verwenden?

  • Obwohl in R viele grundlegende Datenverarbeitungsfunktionen vorhanden sind, waren sie bisher etwas verworren und es fehlte ihnen an einer konsistenten Codierung und der Fähigkeit, einfach fließen zusammen → führt zu schwer lesbaren verschachtelten Funktionen und/oder abgehackt Code.
  • R Studio treibt viele neue Pakete an, um Datenverwaltungsaufgaben zu sammeln und besser mit anderen Analyseaktivitäten zu integrieren → geleitet von Hadley Wickham & das R-Studio MannschaftGarrett Grolemund , Winston Chang , Yihui Xie unter anderen.
  • Infolgedessen werden viele Aufgaben der Datenverarbeitung zusammenhängender und konsistenter verpackt → führt zu:
  • Effizienterer Code
  • Leichter zu merkende Syntax
  • Leichter lesbare Syntax über Rstudios

Data Science: Data Wrangling mit ddyr und ordentlichr

Data Wrangling mit ddyr und ordentlicher Spickzettel

Wenn dir diese Spickzettel gefallen, kannst du es mich wissen lassen Hier. ###Datenwissenschaft: Lineare Algebra von Scipy

Scipy Lineare Algebra Spickzettel

SciPy baut auf dem NumPy Array-Objekt und ist Teil des NumPy-Stack, der Tools wie . enthält Matplotlib , Pandas und SymPy , und eine wachsende Reihe von wissenschaftlichen Computerbibliotheken. Dieser NumPy-Stack hat ähnliche Benutzer wie andere Anwendungen wie MATLAB , GNU-Oktave , und Scilab . Der NumPy-Stack wird manchmal auch als SciPy-Stack bezeichnet. [3]

Data Science: Matplotlib-Spickzettel

Matplotlib-Spickzettel

Matplotlib ist ein Plotten Bücherei für die Python Programmiersprache und ihre Erweiterung in der numerischen Mathematik NumPy . Es bietet eine objektorientierten FEUER zum Einbetten von Plots in Anwendungen mit universellen GUI-Toolkits mögen Tkinter , wxPython , Qt , oder GTK+ . Da ist auch ein prozedural pylab-Schnittstelle basierend auf a Zustandsmaschine (mögen OpenGL ), entworfen, um dem von MATLAB , obwohl von seiner Verwendung abgeraten wird. SciPy nutzt Matplotlib.

Pyplot ist ein Matplotlib-Modul, das eine MATLAB-ähnliche Schnittstelle bietet matplotlib ist so konzipiert, dass es genauso verwendbar ist wie MATLAB, mit der Möglichkeit, Python zu verwenden, mit dem Vorteil, dass es kostenlos ist.

Datenwissenschaft: Datenvisualisierung mit ggplot2 Cheat Sheet

Datenvisualisierung mit ggplot2 Cheat Sheet

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Data Science: Big-O-Spickzettel

Big-O-Spickzettel

Ressourcen

Besonderer Dank an Datencamp , Asimov-Institut , RStudios und der Open-Source-Community für ihre inhaltlichen Beiträge. Originale können Sie hier sehen:

Big-O-Algorithmus-Spickzettel: http://bigocheatsheet.com/

Bokeh-Spickzettel: https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Python_Bokeh_Cheat_Sheet.pdf

Data Science-Spickzettel: https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-data-science-cheat-sheet-basics

Daten-Wrangling-Spickzettel: https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/data-wrangling-cheatsheet.pdf

Datenkonflikte: https://en.wikipedia.org/wiki/Data_wrangling

Ggplot-Spickzettel: https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/03/ggplot2-cheatsheet.pdf

Keras-Spickzettel: https://www.datacamp.com/community/blog/keras-cheat-sheet#gs.DRKeNMs

Schwer: https://en.wikipedia.org/wiki/Keras

Spickzettel für maschinelles Lernen: https://ai.icymi.email/new-machinelearning-cheat-sheet-by-emily-barry-abdsc/

Spickzettel für maschinelles Lernen: https://docs.microsoft.com/en-in/azure/machine-learning/machine-learning-algorithm-cheat-sheet

ML-Spickzettel:: http://peekaboo-vision.blogspot.com/2013/01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html

Matplotlib-Spickzettel: https://www.datacamp.com/community/blog/python-matplotlib-cheat-sheet#gs.uEKySpY

Matpotlib: https://en.wikipedia.org/wiki/Matplotlib

Spickzettel für neuronale Netze: http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/

Spickzettel für neuronale Netze: http://www.asimovinstitute.org/blog/

Neuronale Netze: https://www.quora.com/Where-can-find-a-cheat-sheet-for-neural-network

Numpy Spickzettel: https://www.datacamp.com/community/blog/python-numpy-cheat-sheet#gs.AK5ZBgE

NumPy: https://en.wikipedia.org/wiki/NumPy

Pandas Spickzettel: https://www.datacamp.com/community/blog/python-pandas-cheat-sheet#gs.oundfxM

Pandas: https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(Software)

Pandas Spickzettel: https://www.datacamp.com/community/blog/pandas-cheat-sheet-python#gs.HPFoRIc

Pyspark-Spickzettel: https://www.datacamp.com/community/blog/pyspark-cheat-sheet-python#gs.L=J1zxQ

Scikit-Spickzettel: https://www.datacamp.com/community/blog/scikit-learn-cheat-sheet

Scikit-Lernen: https://en.wikipedia.org/wiki/Scikit-learn

Scikit-Learn-Spickzettel: http://peekaboo-vision.blogspot.com/2013/01/machine-learning-cheat-sheet-for-scikit.html

Scipy-Spickzettel: https://www.datacamp.com/community/blog/python-scipy-cheat-sheet#gs.JDSg3OI

SciPy: https://en.wikipedia.org/wiki/SciPy

TesorFlow-Spickzettel: https://www.altoros.com/tensorflow-cheat-sheet.html

Tensorfluss: https://en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow

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