最全技术图谱！一文掌握人工智能各大分支技术

原文：Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data
作者：Stefan Kojouharov
翻译：聂震坤
审校：屠敏

在过去的几个月中，我一直在收集有关人工智能的相关资料。随着各种的问题被越来越频繁的提及，我决定整理并分享有关人工智能、神经网络、机器学习、深度学习与大数据的技术合辑。同时为了内容更加生动易懂，本文将会针对各个大类展开详细解析。

神经网络

机器学习

机器学习： Scikit-learn 算法

此部分内容可以帮助你解决机器学习中最难的部分，即找到正确的估计器（Estimator）。下图可帮助快速查找文档与简介，更快了解问题并找到解决方法。

Scikit-Learn

Scikit-learn(更正式的叫法为 scikits.learn)是 Python 的一个用于机器学习的免费库。库中有大量的分类，回归与聚类算法，并支持向量机、随机森林、梯度提升、 K 均值与 DBSCAN。 旨在与 Python 数字库 NumPy 和科学库 SciPy 进行交互。

机器学习：算法

此部分旨在介绍如何根据预测分析方案选择合适的机器学习算法。下图可以根据数据性质提出最佳算法。

用于数据科学的 Python

TensorFlow

谷歌于 2017 年 5 月宣布了第二代 TPU 并在谷歌计算引擎中加入了对 TPU 的支持。第二代 TPU 拥有高达 180 万亿次浮点运算性能（180 teraflops）。当 64 个 TPU 组合在一起时，可以提供高达 11.5 千万亿次浮点运算性能（11.5 petaflops）。

Keras

2017 年，谷歌在 TensorFlow 的核心库中加入了对 Keras 的支持。有学者认为，认为相较于端到端的机器学习框架，Keras 更适合作为接口来使用。它提供了更高级别，更直观的抽象集合，使得无论后端科学计算库如何，都可以轻松配置神经网络。

Numpy

NumPy 是针对 Python 的 CPython 参考实现，是一个非优化的字节码解释器。针对目前版本的Python编写数学算法的运行速度相对较慢的问题，Numpy 使用多维数组和函数与运算符来改写部分代码来提高运行效率。

Pandas

名称 “Pandas” 源于“面板数据”（Panel Data）一词，是多维结构化数据集的计量经济学术语。

数据预处理

数据预处理一词已经开始渗透进流行文化中。在2017年电影“金刚：骷髅岛”中，演员马克·埃文·杰克逊（Marc Evan Jackson）饰演的角色为“我们的数据处理者–史蒂夫·伍德沃德。

用 Dplyr 与 Tidyr 进行数据预处理

SciPy

SciPy 是基于 NumPy 数组对象进行构建，为 NumPy 堆栈的一部分。包括 Matplotlib，pandas 和 SymPy 等工具，以及扩展的科学计算库集。该 NumPy 堆栈与其他应用程序（如MATLAB，GNU Octave 和 Scilab）具有类似的使用者。 NumPy 堆栈有时也被称为 SciPy 堆栈。

Matplotlib

Matplotlib 是 Python 编程语言及其数学数学扩展 NumPy 的绘图库。它提供了面向对象的API，用于使用 Tkinter，wxPython，Qt 或 GTK +等通用 GUI 工具包将图形嵌入到应用程序中。还有一个基于状态机（如 OpenGL）的程序 “pylab” 接口。接口类似 MATLAB，但不鼓励使用。

Pyplot 是一个 matplotlib 模块，他提供了一个类似 MATLAB 的界面。Pyplot 拥有跟MATLAB 一样易上手，兼容 Pyhton 并且免费的优点。

数据可视化

PySpark

由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，优快云、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）将于 7 月 22-23 日在杭州召开。作为中国国内高规格、规模空前的人工智能大会，本次大会由中国科学院院士、中国人工智能学会副理事长谭铁牛，阿里巴巴技术委员会主席王坚，香港科技大学计算机系主任、AAAI Fellow 杨强，蚂蚁金服副总裁、首席数据科学家漆远，南京大学教授、AAAI Fellow 周志华共同甄选出在人工智能领域本年度海内外最值得关注的学术与研发进展，汇聚了超过 40 位顶级人工智能专家，带来 9 场权威主题报告，以及“语言智能与应用论坛”、“智能金融论坛”、“人工智能科学与艺术论坛”、“人工智能青年论坛”4 大专题论坛，届时将有超过 2000 位人工智能专业人士参与。

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