Найкращі шпаргалки з нейронних мереж у 2022 році

Терміни, які потрібно знати

Щоб добре розуміти нейронні мережі, потрібно знати багато основних термінів. Ця шпаргалка містить такі терміни, як перцептрон і радіально-базисні мережі, рекурентні нейронні мережі, автокодувальник, ланцюги Маркова, глибока згорткова мережа й глибока мережа. Глибока мережа, генеративно-змагальна мережа, машина екстремального навчання, глибока залишкова мережа та багато інших термінів.

Різні шари

Важливо знати про різні шари нейронної мережі. Шпаргалка з нейронних мереж складається з трьох шарів, за допомогою яких можна запам’ятати найдрібніші подробиці цих мереж. Вона охоплює вхідний і прихований шари. Через вхідний шар вхідні дані надходять до моделі. Ці дані обробляються прихованими шарами, а отримати доступ до оброблених даних можна на вихідному шарі.

Графічні представлення

Важливо мати шпаргалку з графічними представленнями нейронної мережі. Вона охоплює такі теми, як моделювання фізичних систем, прогнозування інтерфейсу білків і неструктуровані дані. Це полегшує швидке й ефективне запам’ятовування інформації.

Багато важливих формул, які потрібно знати

Вам потрібно буде включити кілька формул, що охоплюють такі важливі поняття, як лінійні векторні простори, лінійна незалежність і ортогоналізація Грама—Шмідта.

Найкращі шпаргалки з аналітики даних у 2022 році

Імпорт

Фахівцям із даних потрібна повна шпаргалка, що містить важливі дані про імпорт. Це може охоплювати імпорт Pandas і Matplotlib, а також перевірку й моніторинг типів даних.

Інформація для фахівців із даних

Шпаргалка з аналізу даних має містити основну інформацію, необхідну для розуміння даних на робочому місці. Цей розділ шпаргалки охоплює CSV, назви стовпців і типи даних у стовпцях, списки даних і маніпулювання типами даних у стовпцях.

Принципи побудови графіків

Фахівці з даних мають знати всі типи концепцій побудови графіків, щоб ефективно працювати зі своїми даними. Аналіз даних можна виконувати за допомогою лінійних графіків і діаграм.

Розуміння статистики

Фахівцям із даних потрібно розуміти теорію ймовірностей і статистику, щоб мати змогу працювати з великими наборами даних. Щоб отримувати цінні відомості, фахівці з даних мають уміти користуватися кількома функціями й виконувати математичні обчислення. Існує багато типів статистичного аналізу, зокрема поліноміальна логістична регресія з категоріальними предикторами, біноміальна логістична регресія з множинною лінійною регресією та проста лінійна регресія.

Найкращі шпаргалки з машинного навчання у 2022 році

Метрики класифікації

Шпаргалки з ML містять метрики класифікації, які можна використовувати для ефективного моніторингу й оцінювання машинного навчання та продуктивності моделі ML. Основні метрики класифікації охоплюють матрицю помилок, точність, прецизійність і повноту. Вони також охоплюють оцінку F1, ROC, AUC і ROC. Метрики регресії включають базові метрики, коефіцієнт детермінації та багато іншого.

Вибір моделі

Експертам із машинного навчання варто включити вибір моделі до однієї зі своїх шпаргалок із машинного навчання. Тут охоплено найважливіші подробиці й частини таких понять, як словниковий запас, перехресна перевірка та регуляризація.