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machine learning mindmap

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Mapa mental / folha de dicas de aprendizado de máquina

Um mapa mental que resume conceitos de aprendizado de máquina, desde análise de dados até aprendizado profundo.

Visão geral

Machine Learning é um subcampo da ciência da computação que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. Ele explora o estudo e a construção de algoritmos que podem aprender e fazer previsões sobre os dados.

O aprendizado de máquina é tão fascinante quanto amplo em escopo. Abrange vários campos da Matemática, Ciência da Computação e Neurociências. Esta é uma tentativa de resumir este enorme campo em um arquivo .PDF.

Download

Baixe o PDF aqui:

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

Igual, mas com fundo branco:

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

Eu construí o mapa mental com MindNode para Mac. https://mindnode.com

Caderno complementar

Este Mindmap/Cheatsheet tem um Jupyter Notebook complementar que percorre a maioria das etapas da Ciência de Dados que podem ser encontradas no seguinte link:

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

Mapa mental sobre aprendizagem profunda

Aqui está outro mapa mental que se concentra apenas no Deep Learning

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

1. Processo

A Ciência de Dados não é um esforço do tipo definir e esquecer, mas um processo que requer design, implementação e manutenção. O PDF contém uma visão geral rápida do que está envolvido. Aqui está uma captura de tela rápida.

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2. Processamento de Dados

Primeiro, precisaremos de alguns dados. Devemos encontrá-lo, coletá-lo, limpá-lo e cerca de 5 outras etapas. Aqui está um exemplo do que é necessário.

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3. Matemática

Machine Learning é uma casa construída sobre tijolos matemáticos. Navegue pelos componentes mais comuns e envie seu feedback se notar algo faltando.

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4. Conceitos

Uma lista parcial dos tipos, categorias, abordagens, bibliotecas e metodologia.

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5. Modelos

Uma amostra dos modelos mais populares. Envie seus comentários para adicionar mais.

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Referências

Estou planejando construir uma lista mais completa de referências no futuro. Por enquanto, estas são algumas das fontes que usei para criar este Mindmap.

 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.