برگه های تقلب هوش مصنوعی
داده کاوی و بیگ دیتاکتابخانه‌ های یادگیری عمیق

برترین چیت شیت های هوش مصنوعی و علم داده را بشناسید

0
زمان مطالعه: ۴ دقیقه

بهترین راه برای دستیابی به ابزارها و تکنیک‌های هوش مصنوعی، استفاده از چیت شیت هوش مصنوعی و علم داده است. چیت شیت هوش مصنوعی و علم داده زیادی از جمله کراس، NumPy، پانداها، چیت شیت مبتنی بر مورد استفاده، Scikit- Learn، ژوپیتر، پردازش زبان طبیعی، تجسم، Matplotlib، آمار و… وجود دارند که پژوهش در خصوص فناوری هوش مصنوعی را راحت‌تر می‌کنند.

موضوع این است که ابزارها و تکنیک‌های مختلفی در هوش مصنوعی و علم داده وجود دارند که شما باید آن‌ها را بشناسید و در نظر داشته باشید؛ نکته اینجاست که اگر مجبور باشید برای بهره‌برداری از فناوری هوش مصنوعی، تمام توابع، فرمول‌ها و کاربرد و عملیات هر یک از آن مفاهیم و ابزارها و تکنیک‌های مختلف را به ذهن بسپارید، بدون شک این مسئله کار شما را مشکل خواهد کرد. در اینجا ما برای شما پیشنهادی داریم، تا بتوانید به‌راحتی با دنیای فناوری هوش مصنوعی ارتباط برقرار کنید. بهترین راه برای انجام این کار، استفاده از چیت شیت هو‌‌‌‌‌‌‌ش مصنوعی و علم داده است.

حقیقت این است که چیت شیت هوش مصنوعی و علم داده، منابع شگفت‌انگیزی برای یادگیری و تمرین اطلاعات میانبر در مورد یک موضوع خاص هستند. اگر به دنبال چنین اطلاعاتی هستید، با ما همراه باشید تا در این مقاله برترین چیت شیت هوش مصنوعی و علم داده را بشناسیم.

تعریف چیت شیت مصنوعی و علم داده

در حال حاضر، اگر به یافتن اطلاعات در مورد هر موضوعی نیاز داشتید، می‌توانید به گوگل مراجعه کنید و هزاران مطلب در مورد آن موضوع پیدا کنید. اگرچه این دسترسی آسان به اطلاعات به افراد این امکان را می‌داد، تا اطلاعات خود را کامل کنند، اما گاهی اوقات حجم عظیم اطلاعات، طاقت‌فرسا می‌شد. در این گونه شرایط، چیت شیت ظهور یافتند.

برای تعریف چیت شیت هوش مصنوعی و علم داده به عبارت‌های پیچیده و طولانی نیازی نیست. همین قدر که بدانید چیت شیت هوش مصنو‌‌‌‌‌‌‌عی و علم داده مجموعه‌ای از چیت شیت هایی هستند که به شما کمک می‌کنند برای یک مصاحبه فنی، آزمون‌های ارزیابی و ارائه کلاس آماده شوید و از طرفی مفاهیم اصلی علم داده را اصلاح کنید. این برگه‌ها می‌توانند به شما در بازنگری مفاهیم آمار، نحوه زبان برنامه‌نویسی، ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها و چارچوب‌های یادگیری ماشین کمک کنند. در اینجا به برترین چیت شیت های هوش مصنوعی و علم داده اشاره می‌کنیم:

روش ساده ساخت سیستم توصیه گر

کراس

کراس (Keras) یک کتابخانه آسان و قدرتمند برای Theano و TensorFlow است که یک API شبکه‌های عصبی سطح بالا برای توسعه و ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق ارائه می‌دهد. چیت شیت کراس، قادر است در کوتاه‌ترین زمان، شما را با نحوه بارگیری مجموعه داده‌ها از خود کتابخانه، پیش‌پردازش داده‌ها، ایجاد یک معماری مدل و کامپایل، آموزش و ارزیابی آن آشنا کند.

کراس

NumPy

NumPy یکی از بسته‌های اساسی برای محاسبات علمی است که باید بتوانید از آن استفاده کنید و باید بدانید که آیا می‌خواهید هوش مصنوعی را با علم داده یا پایتون انجام دهید؟ در واقع NumPy به‌عنوان یکی دیگر از چیت شیت های هوش مصنوعی و علم داده یک جایگزین عالی برای لیست‌های پایتون ارائه می‌کند، زیرا آرایه‌های NumPy فشرده‌ترند و لذا امکان دسترسی سریع‌تر به خواندن و نوشتن آیتم‌ها را فراهم می‌کنند و به‌طور کلی راحت‌تر و کارآمدترند.

پانداها

کتابخانه پانداها (Pandas) یکی از برگزیده‌ترین ابزارها برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده‌هاست و شما ساختارهای داده سریع، انعطاف‌پذیر و رسای پانداها را احتمالاً با کمک چیت شیت Pandas Basics DataCamp بررسی خواهید کرد.

چیت شیت مبتنی بر مورد استفاده

چیت شیت مبتنی بر مورد استفاده را می‌توان به‌عنوان یکی از چیت شیت های هوش مصنوعی و علم داده خوب در نظر گرفت، زیرا کار خوبی را در تراز کردن الگوریتم با مورد استفاده انجام می‌دهد. به‌عنوان مثال، رگرسیون می‌تواند برای پیش‌بینی تقاضای محصول یا ارقام فروش، تشخیص ناهنجاری برای تقلب و خوشه‌بندی برای تقسیم‌بندی مشتری استفاده شود.

Scikit- Learn

Scikit- Learn به‌عنوان یکی از چیت شیت های یادگیری ماشینی یک کتابخانه رایگان نرم‌افزار یادگیری ماشین برای زبان برنامه‌نویسی پایتون است که دارای الگوریتم‌های طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی مختلف از جمله ماشین‌های بردار پشتیبانی، جنگل‌های تصادفی و تقویت گرادیان است.

ژوپیتر

اگر آموزش‌های هوش مصنوعی خاصی را مشاهده کنید، متوجه می‌شوید که اجرای کد با استفاده از نوت‌بوک‌های ژوپیتر انجام می‌شود. نوت‌بوک‌های ژوپیتر برای ساخت برنامه‌های مختلف علوم کامپیوتر و به اشتراک‌گذاری کد شما با دیگران عالی هستند و می‌تواند حاوی کد، متن و تجسم در یک مکان باشد.

3 روش برای ساخت سیستم پیشنهاددهنده

پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (NLP) یک رویکرد متقابل رشته‌ای برای ساختن کامپیوترها برای شنیدن، پردازش، درک و تکرار زبان انسان است. زمینه‌هایی از جمله زبان‌شناسی، علوم کامپیوتر و یادگیری ماشین، همگی بخشی از فرایند NLP هستند که نتایج آن را می‌توان در مواردی مانند دستیارهای دیجیتال، ربات‌های چت، برنامه‌های ترجمه بلادرنگ و سایر نرم‌افزارهای استفاده‌کننده از زبان مشاهده کرد.

پردازش زبان طبیعی

تجسم

تجسم داده‌ها یک مفهوم کلیدی است و نه تنها برای یافتن نتایج از ابتدای پروژه برای کشف داده‌ها و دانش تجزیه و تحلیل آن، بلکه برای یافتن الگوها یا روندهای درون آن استفاده می‌شود. در حال حاضر، این یکی از بهترین چیت شیت های هوش مصنوعی و علم داده است.

Matplotlib

هنگام صحبت در مورد تجسم، می‌توانید با استفاده از Matplotlib تجسم خود را در پایتون طراحی و ایجاد کنید و سپس از Matplotlib تا تجسم داده‌ها، پانداها برای تجزیه و تحلیل داده‌ها اعمال می‌شوند. Matplotlib به عنوان یکی از چیت شیت های هوش مصنوعی و علم داده، یک کتابخانه قوی و کافی است که به شما امکان می‌دهد انواع مختلفی از تجسم‌ها را به‌راحتی ایجاد کنید.

آمار

علم داده رشته‌ای است که جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها را برای پیش‌بینی داده‌ها و رویدادهای آینده انجام می‌دهد. این به کسب‌وکارها کمک می‌کند، تا روندها، الگوها و موارد دیگر را پیدا کنند. همچنین به افراد کمک می‌کند، تا رفتار و زبان را بهتر درک کنند. آمار یکی از بهترین چیت شیت های هوش مصنوعی و علم داده است که اصول اولیه آمار را به صورت کوتاه پوشش می‌دهد و همچنین تمام اطلاعات مورد نیاز برای تصمیم‌گیری و پیش‌بینی در مورد پروژه‌ها را پوشش می‌دهد.

این مطلب چه میزان برای شما مفید بوده است؟
[کل: ۱ میانگین: ۱]

انعطاف پذیری رفتارهای روبات و توصیفات زبانی

مقاله قبلی

دوره رایگان آموزشی یادگیری ماشینی با پایتون

مقاله بعدی

شما همچنین ممکن است دوست داشته باشید

نظرات

پاسخ دهید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.