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機械学習マインドマップ/チートシート

データ分析からディープラーニングまで、機械学習の概念をまとめたマインドマップ。

概要

機械学習は、明示的にプログラムされずにコンピューターに学習能力を与えるコンピューターサイエンスの下位分野です。データから学習し、データを予測できるアルゴリズムの研究と構築を探求します。

機械学習は、範囲が広いだけでなく魅力的です。それは数学、コンピューターサイエンス、神経科学の複数の分野に及びます。これは、この膨大な分野を 1 つの .PDF ファイルに要約する試みです。

ダウンロード

ここから PDF をダウンロードしてください:

https://github.com/dformoso/machine-learning-mindmap/blob/master/Machine%20Learning.pdf

同じですが、背景が白です:

https://github.com/dformoso/machine-learning-mindmap/blob/master/Machine%20Learning%20-%20White%20BG.pdf

MindNode for Mac を使用してマインドマップを構築しました。 https://mindnode.com

コンパニオンノート

このマインドマップ/チートシートには、データサイエンスの手順のほとんどを実行する付属の Jupyter Notebook が含まれており、次のリンクから参照できます。

https://github.com/dformoso/sklearn-classification

ディープラーニングに関するマインドマップ

こちらは深層学習のみに焦点を当てた別のマインドマップです

https://github.com/dformoso/deeplearning-mindmap

1. プロセス

データサイエンスは、一度設定したら終わりという作業ではなく、設計、実装、メンテナンスが必要なプロセスです。 PDF には、関係する内容の簡単な概要が含まれています。ここに簡単なスクリーンショットがあります。

代替テキスト

2. データ処理

まず、データが必要です。見つけて、集めて、掃除して、あと5つくらいのステップが必要です。必要なもののサンプルを次に示します。

代替テキスト

3. 数学

機械学習は、数学レンガの上に建てられた家です。最も一般的なコンポーネントを参照し、不足しているものがあればフィードバックを送信してください。

代替テキスト

4. コンセプト

タイプ、カテゴリ、アプローチ、ライブラリ、および方法論の部分的なリスト。

代替テキスト

5. モデル

最も人気のあるモデルのサンプル。さらに追加するには、コメントを送信してください。

代替テキスト

参考文献

将来的には、より完全な参考文献のリストを作成する予定です。現時点では、これらはこのマインドマップを作成するために使用したソースの一部です。

 Stanford and Oxford Lectures. CS20SI, CS224d.
> Books: 
  > Deep Learning - Goodfellow. 
  > Pattern Recognition and Machine Learning - Bishop. 
  > The Elements of Statistical Learning - Hastie.
- Colah's Blog. http://colah.github.io
- Kaggle Notebooks.
- Tensorflow Documentation pages.
- Google Cloud Data Engineer certification materials.
- Multiple Wikipedia articles.