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이번 포스트에서는 머신 러닝과 딥 러닝 알고리즘 및 프레임워크에 대해 알아봅니다. 또한 데이터를 처리하고 메트릭을 선택하고 모델 성능을 개선하는 방법에 대한 팁과 요령을 배웁니다. 

마지막이자 가장 중요한 치트 시트는 기계 학습 인터뷰 질문과 시각적 예가 포함된 답변에 관한 것입니다. 

XNUMXD덴탈의 기계 학습 알고리즘 치트 시트는 알고리즘의 설명, 응용 프로그램, 장점 및 단점에 대한 모든 것입니다. 선형 및 트리 기반 모델, 클러스터링 및 연결에 대해 배울 수 있는 감독자 및 감독되지 않은 기계 학습 모델의 세계로 들어가는 관문입니다. 

이미지 출처 : 컨닝 페이퍼
 

치트 시트는 다음으로 구성됩니다.

1. 선형 회귀
2. 로지스틱 회귀
3. 릿지 회귀
4. 올가미 회귀
5. 의사 결정 트리
6. 랜덤 포레스트
7. 기울기 부스팅 회귀
8. XGBoost
9. LightGBM 회귀자
10. K- 평균
11. 계층 적 클러스터링
12. 가우스 혼합 모델
13. Apriori 알고리즘

XNUMXD덴탈의 기계 학습을 위한 Scikit-learn 치트 시트 데이터 로딩, 데이터 분할, 지도 및 비지도 모델, 예측, 모델 평가, 모델 튜닝을 위한 Scikit-learn의 API로 구성됩니다. 

Grid search를 이용한 데이터 처리, feature engineering, 다양한 모델 적용, 모델 성능 향상에 대해 배우게 됩니다. 

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치트 시트는 다음으로 구성됩니다.

1. 데이터 로드
2. 교육 및 테스트 데이터 
3. 데이터 전처리 
4. 지도 학습 모델 
5. 비지도 학습 모델 
6. 모델 피팅 
7. 예측 
8. 평가
9. 교차 검증
10. 모델 튜닝 

XNUMXD덴탈의 기계 학습 팁 및 요령 치트 시트는 모델 메트릭, 모델 선택 및 평가에 관한 모든 것입니다. Stanford University의 웹 기반 치트 시트로 분류 및 회귀, 교차 검증 및 정규화, 기저 및 분산 트레이드오프에 대해 배울 수 있습니다. 

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치트 시트는 다음으로 구성됩니다.

1. 분류 측정항목
2. 회귀 측정항목
3. 모델 선택
4. 진단 

XNUMXD덴탈의 딥 러닝 슈퍼 VIP 치트 시트는 다이어그램과 수학을 사용하여 딥 러닝의 다양한 구성 요소를 설명합니다. 컨볼루션 신경망, 순환 신경망, 딥 러닝 팁 및 요령에 대해 배우고 컴퓨터 비전 및 NLP 모델에 대해 자세히 알아봅니다.  

이미지 출처 : 컨닝 페이퍼
 

치트 시트는 다음으로 구성됩니다.

1. 신경망 계층의 유형
2. 필터 초매개변수
3. 초매개변수 조정
4. 일반적으로 사용되는 활성화 함수
5. 물체 감지
6. 장기 종속성 처리
7. 학습 단어 표현
8. 단어 비교
9. 언어 모델
10.  기계 번역
11.  주의
12.  데이터 처리
13.  신경망 훈련
14.  파라미터 튜닝
15.  정규화

. Keras: Python의 신경망 치트 시트를 통해 신경망 모델용 데이터를 처리하고 준비하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 모델 아키텍처를 구축하고, 컴파일하고, 훈련하고, 조정하고, 모델 평가를 수행하는 방법을 배웁니다. 

치트 시트는 Keras의 명령을 수정하고 새로운 것을 배울 수 있는 빠른 방법입니다. 

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치트 시트는 다음으로 구성됩니다.

1. 데이터 로드
2. 전처리
3. 모델 아키텍처
4. 예측
5. 모델 검사
6. 모델 컴파일
7. 모델 훈련
8. 모델 평가
9. 모델 저장 및 다시 로드
10. 모델 미세 조정

XNUMXD덴탈의 PyTorch 공식 치트 시트 데이터를 처리하고 딥 러닝 모델을 구축하기 위한 명령과 API로 구성됩니다. 숙련된 Pytroch 사용자를 위한 간단한 API입니다.  

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치트 시트는 다음으로 구성됩니다.

1. 수입 : 신경망 API, Torchscript 및 JIT, ONNX, 비전 및 분산 교육.
2. 텐서: 생성, 차원, 대수학 및 GPU 사용.
3. 딥 러닝 : 손실 함수, 활성화 함수, 옵티마이저 및 학습률 스케줄링.
4. 데이터 유틸리티: 데이터 세트, 데이터 로더 및 DataSampler. 

. 기계 학습 인터뷰를 위한 치트 시트, 저자는 그래픽 표현의 도움으로 기계 학습 인터뷰 중에 가장 많이 묻는 질문을 설명했습니다. 치트 시트는 다양한 기계 학습 알고리즘, 문제, 장단점, 데이터 처리 및 모델 튜닝에 대해 준비하여 기계 학습 인터뷰를 에이스하는 데 도움이 됩니다. 

이미지 출처 : 치트 시트
 

인터뷰 치트 시트는 다음으로 구성됩니다.

1. 편향과 분산
2. 불균형 데이터
3. 베이 즈 정리
4. 차원 축소
5. 리그레션
6. 정규화
7. 컨볼 루션 신경망
8. 유명한 DNN
9. 앙상블 학습
10. 오토인코더 및 변형 오토인코더

치트 시트 외에도 책을 읽고 코딩 평가 시험을 볼 수 있으며 동료와 모의 인터뷰 세션을 통해 인터뷰 단계를 통과할 확률을 높일 수 있습니다. 

나는 당신이 읽을 것을 강력히 추천 할 것입니다 에이스 데이터 사이언스 인터뷰 예약하고 가져가세요 릿코드 75 데이터 과학 및 기계 학습 인터뷰를 위한 학습 계획. 

내 작업이 마음에 들면 소셜 미디어에 공유하거나 경력에 대해 궁금한 점이 있으면 다음을 통해 저에게 연락할 수 있습니다. 링크드인. 

 
 
아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 머신 러닝 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 고생하는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 만드는 것입니다.
 

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• 출처: https://www.kdnuggets.com/2022/12/7-super-cheat-sheets-need-ace-machine-learning-interview.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-super-cheat-sheets-you-need-to-ace-machine-learning-interview