7 Super Cheat Sheets Bạn Cần Để Phỏng Vấn Machine Learning

Trong bài đăng này, bạn sẽ tìm hiểu về các thuật toán và khuôn khổ học máy và học sâu. Hơn nữa, bạn sẽ tìm hiểu các mẹo và thủ thuật về cách xử lý dữ liệu, chọn số liệu và cải thiện hiệu suất của mô hình. 

Bảng gian lận cuối cùng và cần thiết nhất là về các câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn học máy với các ví dụ trực quan. 

Thuật toán học máy Cheat Sheet

Bảng cheat Thuật toán học máy là tất cả về mô tả, ứng dụng, ưu điểm và nhược điểm của thuật toán. Đây là cửa ngõ để bạn bước vào thế giới của các mô hình học máy có giám sát và không giám sát, nơi bạn sẽ tìm hiểu về các mô hình tuyến tính và dựa trên cây, phân cụm và liên kết. 

Bảng cheat bao gồm:

1. Linear Regression
2. Logistic Regression
3. Ridge Regression
4. Lasso Regression
5. Decision Tree
6. Random Forests
7. Gradient Boosting Regression
8. XGBoost
9. LightGBM Regressor
10. K-Means
11. Hierarchical Clustering
12. Gaussian Mixture Models
13. Apriori Algorithm

Scikit-learning Cheat Sheet dành cho Machine Learning

Scikit  -learn Cheat Sheet For Machine Learning bao gồm API của Scikit - learn để tải dữ liệu, chia nhỏ dữ liệu, các mô hình được giám sát và không được giám sát, dự đoán, đánh giá mô hình và điều chỉnh mô hình. 

Bạn sẽ tìm hiểu về cách xử lý dữ liệu, kỹ thuật tính năng, áp dụng các mô hình khác nhau và cải thiện hiệu suất mô hình bằng tìm kiếm Lưới. 

Bảng cheat bao gồm:

1. Loading the data
2. Training and test data 
3. Preprocessing the data 
4. Supervised learning model 
5. Unsupervised learning model 
6. Model fitting 
7. Prediction 
8. Evaluation
9. Cross-validation
10. Model tuning 

Mẹo và thủ thuật học máy Cheat Sheet

Bảng cheat Mẹo và thủ thuật học máy là tất cả về số liệu mô hình, lựa chọn mô hình và đánh giá. Đây là một bảng gian lận dựa trên web của Đại học Stanford, nơi bạn có thể tìm hiểu về phân loại và hồi quy, xác thực chéo và chính quy hóa, cũng như cơ sở và sự đánh đổi phương sai. 

Bảng cheat bao gồm:

1. Classification metrics
2. Regression metrics
3. Model selection
4. Diagnostics 

Deep Learning Super VIP Cheat Sheet

Bảng gian lận Deep Learning Super VIP đang giải thích các thành phần khác nhau của deep learning bằng sơ đồ và toán học. Bạn sẽ tìm hiểu về mạng nơ ron tích chập, mạng nơ ron tái phát, mẹo và thủ thuật học sâu cũng như tìm hiểu sâu về thị giác máy tính và các mô hình NLP.  

Bảng cheat bao gồm:

• Types of neural networks layer
• Filter hyperparameters
• Tuning hyperparameters
• Commonly used activation functions
• Object detection
• Handling long term dependencies
• Learning word representation
• Comparing words
• Language model
•  Machine translation
•  Attention
•  Data processing
•  Training a neural network
•  Parameter tuning
•  Regularization

Mạng thần kinh với Keras Cheat Sheet 

Trong Keras: Neural Networks in Python cheat sheet, bạn sẽ học cách xử lý và chuẩn bị dữ liệu cho các mô hình mạng nơ-ron. Hơn nữa, bạn sẽ học cách xây dựng kiến ​​trúc mô hình, biên dịch, huấn luyện, điều chỉnh và thực hiện đánh giá mô hình. 

Bảng gian lận là một cách nhanh chóng để sửa đổi các lệnh của Keras và học những điều mới. 

Bảng cheat bao gồm:

1. Loading the data
2. Preprocessing
3. Model architecture
4. Prediction
5. Inspect model
6. Compile model
7. Model training
8. Model evaluation
9. Saving and reloading models
10. Model finetuning

Học sâu với Pytorch Cheat Sheet

Bảng gian lận chính thức của PyTorch bao gồm các lệnh và API để xử lý dữ liệu và xây dựng các mô hình học sâu. Đây là một API đơn giản dành cho người dùng Pytroch có kinh nghiệm.  

Bảng cheat bao gồm:

• Imports: API mạng nơ-ron, Torchscript và JIT, ONNX, Tầm nhìn và Đào tạo phân tán.
• Tenors: Sáng tạo, Thứ nguyên, Đại số và Sử dụng GPU.
• Deep learning: Hàm mất mát, Hàm kích hoạt, Trình tối ưu hóa và lập biểu tỷ lệ học tập.
• Data Utilities: Bộ dữ liệu, Bộ tải dữ liệu và Bộ lấy mẫu dữ liệu. 

Bảng gian lận cho các cuộc phỏng vấn học máy

Trong Cheat Sheets for Machine Learning Interview, tác giả đã giải thích những câu hỏi được hỏi nhiều nhất trong các cuộc phỏng vấn về machine learning với sự trợ giúp của biểu diễn đồ họa. Bảng gian lận sẽ giúp bạn vượt qua cuộc phỏng vấn học máy bằng cách chuẩn bị cho bạn về các thuật toán học máy khác nhau, các vấn đề, sự đánh đổi, xử lý dữ liệu và điều chỉnh mô hình. 

1. Bias and Variance
2. Imbalanced Data
3. Bayes’ Theorem
4. Dimensionality Reduction
5. Regression
6. Regularization
7. Convolutional Neural Network
8. Famous DNNs
9. Ensemble Learning
10. Autoencoder và Variational Autoencoder

Phần kết luận

Ngoài cheat sheet, bạn có thể đọc sách, làm bài kiểm tra đánh giá mã hóa và thậm chí tham gia một buổi phỏng vấn giả với đồng nghiệp của mình để tăng tỷ lệ vượt qua vòng phỏng vấn. 

Tôi thực sự khuyên bạn nên đọc cuốn sách Ace the Data Science Interview và thực hiện kế hoạch học tập LeetCode 75 cho các cuộc phỏng vấn về khoa học dữ liệu và máy học. 

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Tham khảo các bài viết cùng chủ đề: