マインドマップギャラリー 機械学習アルゴリズムエンジニア
機械学習アルゴリズム エンジニア。機械学習の基本概念と分類、古典的な機械学習モデル、深層学習モデル、ビジネスとアプリケーション、エンジニアリング能力、数学的基礎などの概要が含まれます。
これはバクテリアに関するマインドマップであり、その主な内容には、概要、形態、種類、構造、生殖、分布、アプリケーション、および拡張が含まれます。概要は包括的で綿密で、レビュー資料として適しています。
これは、植物の無性生殖に関するマインドマップであり、その主な内容には、概念、胞子の生殖、栄養生殖、組織培養、芽が含まれます。概要は包括的で綿密で、レビュー資料として適しています。
これは、動物の生殖発達に関するマインドマップであり、その主な内容には、昆虫、カエル、鳥、性的生殖、無性生殖が含まれます。概要は包括的で綿密で、レビュー資料として適しています。
第 3 章 線形モデル
パターン認識
AI
人工知能技術開発
人工知能の概要
sklearn 人工知能機械学習のナレッジポイントのまとめ (実践的なコードの図付き)
機械学習アルゴリズムエンジニアのスキルツリー
レーダー アルゴリズム エンジニアの学習ロードマップ
機械学習の基本的な回帰アルゴリズム
機械学習アルゴリズムエンジニア
特徴量エンジニアリング (第 1 章)
特徴の離散化と正規化
機能の組み合わせ
機能の選択
単語埋め込み表現
モデルの評価 (第 2 章)
評価指標
A/B テスト
過学習と過小学習
ハイパーパラメータの選択
最適化アルゴリズム (第 7 章)
損失関数
正則化
EMアルゴリズム
勾配降下法
確率的勾配降下法
バックプロパゲーション (第 9 章、セクション 3)
勾配の検証
勢い
アダグラード
アダム
数学的基礎
確率論
一般的に使用される確率分布
大数の定理と中心極限定理
仮説テスト
ベイズ理論
線形代数
微積分
凸最適化
情報理論
エンジニアリング能力
データ構造とアルゴリズム
ツリーと関連アルゴリズム
グラフと関連アルゴリズム
ハッシュ表
行列演算と最適化
ビッグデータ処理
マップルデュース
スパーク
HiveQL
嵐
機械学習プラットフォーム
TensorFlow
松明
テアノ
並列コンピューティング
データベースとデータ ウェアハウス
システムサービスアーキテクチャ
ビジネスとアプリケーション
コンピュータビジョン
自然言語処理
推奨システム
計算された広告
スマートゲーム
深層学習モデル
順方向ニューラル ネットワーク (第 9 章)
多層パーセプトロン
畳み込みニューラル ネットワーク
深い残留ネットワーク
自己組織化マップニューラルネットワーク(第5章第3節)
制限付きボルツマンマシン
リカレント ニューラル ネットワーク (第 10 章)
リカレントニューラルネットワーク
長期短期記憶モデル
注意メカニズム
シーケンス 2 シーケンス
深層学習の最適化手法
バッチ正規化
ドロップアウト
活性化関数
シグモイド
ソフトマックス
タン
ReLU
強化学習 (第 11 章)
敵対的生成ネットワーク (第 13 章)
古典的な機械学習モデル
教師あり学習モデル
古典的なアルゴリズム (第 3 章)
サポートベクターマシン
ロジスティック回帰
デシジョンツリー
確率的グラフィカルモデル (第 6 章)
ナイーブ・ベイズ
最大エントロピーモデル
隠れマルコフモデル
条件付きランダムフィールド
教師なし学習 (第 5 章)
階層的クラスタリング
K 平均法クラスタリング
混合ガウスモデル
トピックモデル (第 6 章、セクション 5)
アンサンブル学習(第 12 章)
袋詰め
ブースト
ランダムフォレスト
GBDT
次元削減アルゴリズム (第 4 章)
サンプリング (第 8 章)
機械学習の基本概念と分類
基本的な考え方
仮説空間
トレーニング/テストデータ
マーク
データで並べ替える
分類
戻る
シーケンスアノテーション
監督による分類
教師あり学習
教師なし学習
強化学習
モデルごとに分類
生成モデル
判別モデル