Produkte und Fragen zum Begriff Machine-Learning-with-Python:
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Data-Centric Machine Learning with Python , Join the data-centric revolution and master the concepts, techniques, and algorithms shaping the future of AI and ML development, using PythonKey FeaturesGrasp the principles of data centricity and apply them to real-world scenarios Gain experience with quality data collection, labeling, and synthetic data creation using Python Develop essential skills for building reliable, responsible, and ethical machine learning solutions Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook Book Description In the rapidly advancing data-driven world where data quality is pivotal to the success of machine learning and artificial intelligence projects, this critically timed guide provides a rare, end-to-end overview of data-centric machine learning (DCML), along with hands-on applications of technical and non-technical approaches to generating deeper and more accurate datasets. This book will help you understand what data-centric ML/AI is and how it can help you to realize the potential of 'small data'. Delving into the building blocks of data-centric ML/AI, you'll explore the human aspects of data labeling, tackle ambiguity in labeling, and understand the role of synthetic data. From strategies to improve data collection to techniques for refining and augmenting datasets, you'll learn everything you need to elevate your data-centric practices. Through applied examples and insights for overcoming challenges, you'll get a roadmap for implementing data-centric ML/AI in diverse applications in Python. By the end of this book, you'll have developed a profound understanding of data-centric ML/AI and the proficiency to seamlessly integrate common data-centric approaches in the model development lifecycle to unlock the full potential of your machine learning projects by prioritizing data quality and reliability.What you will learnUnderstand the impact of input data quality compared to model selection and tuning Recognize the crucial role of subject-matter experts in effective model development Implement data cleaning, labeling, and augmentation best practices Explore common synthetic data generation techniques and their applications Apply synthetic data generation techniques using common Python packages Detect and mitigate bias in a dataset using best-practice techniques Understand the importance of reliability, responsibility, and ethical considerations in ML/AI Who this book is for This book is for data science professionals and machine learning enthusiasts looking to understand the concept of data-centricity, its benefits over a model-centric approach, and the practical application of a best-practice data-centric approach in their work. This book is also for other data professionals and senior leaders who want to explore the tools and techniques to improve data quality and create opportunities for small data ML/AI in their organizations.Table of ContentsExploring Data-Centric Machine Learning From Model-Centric to Data-Centric - ML's Evolution Principles of Data-Centric ML Data Labeling Is a Collaborative Process Techniques for Data Cleaning Techniques for Programmatic Labeling in Machine Learning Using Synthetic Data in Data-Centric Machine Learning Techniques for Identifying and Removing Bias Dealing with Edge Cases and Rare Events in Machine Learning Kick-Starting Your Journey in Data-Centric Machine Learning , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 58.56 € | Versand*: 0 € -
Hands-on Machine Learning with Python , Here is the perfect comprehensive guide for readers with basic to intermediate level knowledge of machine learning and deep learning. It introduces tools such as NumPy for numerical processing, Pandas for panel data analysis, Matplotlib for visualization, Scikit-learn for machine learning, and Pytorch for deep learning with Python. It also serves as a long-term reference manual for the practitioners who will find solutions to commonly occurring scenarios. The book is divided into three sections. The first section introduces you to number crunching and data analysis tools using Python with in-depth explanation on environment configuration, data loading, numerical processing, data analysis, and visualizations. The second section covers machine learning basics and Scikit-learn library. It also explains supervised learning, unsupervised learning, implementation, and classification of regression algorithms, and ensemble learning methods in an easy manner with theoreticaland practical lessons. The third section explains complex neural network architectures with details on internal working and implementation of convolutional neural networks. The final chapter contains a detailed end-to-end solution with neural networks in Pytorch. After completing Hands-on Machine Learning with Python, you will be able to implement machine learning and neural network solutions and extend them to your advantage. What You'll Learn Review data structures in NumPy and Pandas Demonstrate machine learning techniques and algorithm Understand supervised learning and unsupervised learning Examine convolutional neural networks and Recurrent neural networks Get acquainted with scikit-learn and PyTorch Predict sequences in recurrent neural networks and long short term memory Who This Book Is For Data scientists, machine learning engineers, and software professionals with basic skills in Python programming. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 47.06 € | Versand*: 0 € -
Interpretable Machine Learning with Python - Second Edition , A deep dive into the key aspects and challenges of machine learning interpretability using a comprehensive toolkit, including SHAP, feature importance, and causal inference, to build fairer, safer, and more reliable models. Purchase of the print or Kindle book includes a free eBook in PDF format.Key FeaturesInterpret real-world data, including cardiovascular disease data and the COMPAS recidivism scores Build your interpretability toolkit with global, local, model-agnostic, and model-specific methods Analyze and extract insights from complex models from CNNs to BERT to time series models Book Description Interpretable Machine Learning with Python, Second Edition, brings to light the key concepts of interpreting machine learning models by analyzing real-world data, providing you with a wide range of skills and tools to decipher the results of even the most complex models. Build your interpretability toolkit with several use cases, from flight delay prediction to waste classification to COMPAS risk assessment scores. This book is full of useful techniques, introducing them to the right use case. Learn traditional methods, such as feature importance and partial dependence plots to integrated gradients for NLP interpretations and gradient-based attribution methods, such as saliency maps. In addition to the step-by-step code, you'll get hands-on with tuning models and training data for interpretability by reducing complexity, mitigating bias, placing guardrails, and enhancing reliability. By the end of the book, you'll be confident in tackling interpretability challenges with black-box models using tabular, language, image, and time series data.What you will learnProgress from basic to advanced techniques, such as causal inference and quantifying uncertainty Build your skillset from analyzing linear and logistic models to complex ones, such as CatBoost, CNNs, and NLP transformers Use monotonic and interaction constraints to make fairer and safer models Understand how to mitigate the influence of bias in datasets Leverage sensitivity analysis factor prioritization and factor fixing for any model Discover how to make models more reliable with adversarial robustness Who this book is for This book is for data scientists, machine learning developers, machine learning engineers, MLOps engineers, and data stewards who have an increasingly critical responsibility to explain how the artificial intelligence systems they develop work, their impact on decision making, and how they identify and manage bias. It's also a useful resource for self-taught ML enthusiasts and beginners who want to go deeper into the subject matter, though a good grasp of the Python programming language is needed to implement the examples.Table of ContentsInterpretation, Interpretability and Explainability; and why does it all matter? Key Concepts of Interpretability Interpretation Challenges Global Model-agnostic Interpretation Methods Local Model-agnostic Interpretation Methods Anchors and Counterfactual Explanations Visualizing Convolutional Neural Networks Interpreting NLP Transformers Interpretation Methods for Multivariate Forecasting and Sensitivity Analysis Feature Selection and Engineering for Interpretability Bias Mitigation and Causal Inference Methods Monotonic Constraints and Model Tuning for Interpretability Adversarial Robustness What's Next for Machine Learning Interpretability? , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 59.89 € | Versand*: 0 € -
Machine Learning with Python Cookbook , Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning , > , Auflage: 2nd Edition, Erscheinungsjahr: 202309, Produktform: Kartoniert, Autoren: Gallatin, Kyle~Albon, Chris, Auflage: 23002, Auflage/Ausgabe: 2nd Edition, Themenüberschrift: COMPUTERS / Neural Networks~COMPUTERS / Programming / General~COMPUTERS / Data Science / Machine Learning, Fachschema: Database~Datenbank~Datenverarbeitung / Simulation~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer~Programmiersprachen, Fachkategorie: Neuronale Netze und Fuzzysysteme~Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XIV, Seitenanzahl: 398, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: O'Reilly Media, Verlag: O'Reilly Media, Länge: 229, Breite: 175, Höhe: 24, Gewicht: 732, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Vorgänger: 2214846, Vorgänger EAN: 9781491989388, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 52.49 € | Versand*: 0 €
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Was ist Python Machine Learning?
Python Machine Learning bezieht sich auf die Verwendung von Python-Programmierung, um maschinelles Lernen zu implementieren. Dabei werden Algorithmen und Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Python bietet eine Vielzahl von Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow und Keras, die das Entwickeln von Machine-Learning-Anwendungen erleichtern. Mit Python Machine Learning können komplexe Probleme gelöst und Muster in großen Datenmengen entdeckt werden.
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Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?
Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle.
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Ist Machine Learning bereits künstliche Intelligenz?
Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Künstliche Intelligenz umfasst jedoch auch andere Bereiche wie Expertensysteme, natürliche Sprachverarbeitung und Robotik.
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Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?
Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht das Lernen von hierarchischen und komplexen Merkmalsdarstellungen, um automatisch Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Im Gegensatz dazu ist Machine Learning ein breiterer Begriff, der verschiedene Algorithmen und Techniken umfasst, um Computermodelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist also eine Teilmenge des Machine Learning.
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Ist AWS der Standard im Machine Learning?
AWS ist einer der führenden Anbieter von Cloud-Computing-Diensten, einschließlich Machine Learning. Es bietet eine breite Palette von ML-Diensten und Tools wie Amazon SageMaker und Amazon Rekognition, die von vielen Unternehmen genutzt werden. Obwohl AWS als Standard angesehen werden kann, gibt es auch andere Anbieter wie Google Cloud und Microsoft Azure, die ebenfalls starke ML-Funktionen bieten. Die Wahl des richtigen Anbieters hängt von den spezifischen Anforderungen und Präferenzen des Unternehmens ab.
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Ist ein Machine Learning Engineer ein Ingenieur?
Ja, ein Machine Learning Engineer ist ein Ingenieur. Sie haben in der Regel einen technischen Hintergrund und arbeiten an der Entwicklung und Implementierung von Machine Learning-Modellen und -Algorithmen. Sie nutzen ihre technischen Fähigkeiten, um Daten zu analysieren, Modelle zu trainieren und Lösungen für komplexe Probleme zu entwickeln.
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Kennt sich jemand mit Machine Learning aus?
Ja, es gibt viele Menschen, die sich mit Machine Learning auskennen. Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen befasst, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es gibt viele Experten und Forscher, die sich intensiv mit Machine Learning beschäftigen und in verschiedenen Bereichen wie der Medizin, der Finanzwelt oder der Robotik Anwendungen entwickeln.
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Wie kann man einen Einstieg in Machine Learning finden?
Um einen Einstieg in Machine Learning zu finden, empfiehlt es sich, grundlegende Kenntnisse in Mathematik und Statistik zu erwerben. Anschließend kann man sich mit den verschiedenen Algorithmen und Techniken des Machine Learning vertraut machen, indem man Bücher liest, Online-Kurse besucht oder an Projekten arbeitet. Es ist auch hilfreich, praktische Erfahrungen zu sammeln, indem man eigene Daten analysiert und Modelle trainiert.
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Welche Grafikkarte ist für KI und Machine Learning geeignet?
Eine Grafikkarte, die für KI und Machine Learning geeignet ist, sollte über eine hohe Rechenleistung und Speicherbandbreite verfügen. Beliebte Optionen sind die NVIDIA GeForce RTX- oder die NVIDIA Tesla-Serie, da sie speziell für diese Anwendungen optimiert sind. Es ist auch wichtig, auf die CUDA-Kerne und den VRAM der Grafikkarte zu achten, da dies die Leistung bei KI- und Machine Learning-Aufgaben beeinflusst.
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Hat Machine Learning wirklich etwas mit künstlicher Intelligenz zu tun?
Ja, Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Machine Learning ist eine Methode, um künstliche Intelligenz zu erreichen, indem Computer in der Lage sind, Aufgaben zu erlernen und auszuführen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist.
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Welchen Abschluss benötigt man, um eine Machine Learning Engineerin zu werden?
Um eine Machine Learning Engineerin zu werden, benötigt man in der Regel einen Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Mathematik, Statistik oder einem ähnlichen Fachgebiet. Zusätzlich ist es von Vorteil, Erfahrungen in den Bereichen Datenanalyse, Programmierung und maschinelles Lernen zu haben. Es gibt jedoch auch alternative Bildungswege, wie zum Beispiel Bootcamps oder Online-Kurse, die praktische Kenntnisse in Machine Learning vermitteln können.
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Wie hoch ist der Tarif eines Programmierers als Machine Learning Freelancer?
Der Tarif eines Programmierers als Machine Learning Freelancer kann stark variieren und hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie zum Beispiel der Erfahrung des Programmierers, der Komplexität des Projekts und der Dauer des Engagements. In der Regel können die Stundensätze für erfahrene Machine Learning Freelancer zwischen 50 und 200 Euro liegen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass diese Preise nur als grobe Richtlinie dienen und je nach individueller Vereinbarung und Verhandlungsbasis variieren können.