Feature Engineering pour le Machine Learning moderne avec Scikit-Learn: Science des données avancée et applications pratiques
Lingua: francese
Editore: Staten House, 2025
- Brossura
- Nuovo
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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- Titolo
- Feature Engineering pour le Machine Learning moderne avec Scikit-Learn: Science des données avancée et applications pratiques
- Autore
- Technologies, Cuantum
- Editore
- Staten House
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- francese
- ISBN 13
- 9798901488904
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Libérez la puissance de l'ingénierie des caractéristiques pour l'apprentissage automatique de pointe
Transformez des données brutes en caractéristiques puissantes. Ce guide essentiel va au-delà des bases, vous enseignant comment créer, optimiser et automatiser des caractéristiques qui élèvent les modèles d'apprentissage automatique. Ce livre équipe les scientifiques des données, les ingénieurs en apprentissage automatique et les professionnels de l'analyse avec les compétences nécessaires pour prendre des décisions impactantes basées sur les données.
Pourquoi l'ingénierie avancée des caractéristiques est essentielle
Dans l'apprentissage automatique, la qualité des données d'entrée détermine la qualité des prédictions de sortie. L'ingénierie avancée des caractéristiques est la clé pour découvrir des motifs cachés et obtenir des informations significatives à partir de vos données, en les transformant en entrées structurées qui améliorent les performances du modèle.
Ce que vous découvrirez à l'intérieur
Ce livre couvre toutes les étapes de l'ingénierie avancée des caractéristiques, des transformations fondamentales aux pipelines automatisés et aux outils de pointe :
- Automatisation de la préparation des données avec les Pipelines de Scikit-Learn : Apprenez à créer des flux de travail reproductibles et automatisés qui gèrent tout, de la mise à l'échelle et du codage à la sélection des caractéristiques.
- Création et transformation avancées de caractéristiques : Maîtrisez des techniques complexes telles que les caractéristiques polynomiales, les termes d'interaction et la réduction de dimensionnalité, le tout conçu pour améliorer la précision du modèle.
- Études de cas spécifiques à l'industrie : Appliquez des techniques d'ingénierie des caractéristiques à des domaines du monde réel tels que la santé, le commerce de détail et la segmentation de la clientèle, en obtenant des informations sur la façon dont l'ingénierie des caractéristiques s'adapte à différents domaines.
- Outils modernes et automatisation avec AutoML : Explorez des outils AutoML tels que TPOT et Auto-sklearn pour automatiser la sélection des caractéristiques et l'optimisation des modèles, vous permettant de vous concentrer sur les caractéristiques à plus fort impact.
- Ingénierie des caractéristiques pour l'apprentissage profond : Découvrez des techniques adaptées aux réseaux neuronaux, notamment l'augmentation des données, les embeddings et les transformations de caractéristiques qui améliorent les flux de travail d'apprentissage profond.
Qui devrait lire ce livre ?
Que vous soyez un scientifique des données expérimenté ou un débutant avancé cherchant à développer des compétences de pointe, ce livre fournit des techniques essentielles pour l'apprentissage automatique moderne. Il est idéal pour quiconque souhaite :
- Maximiser les performances du modèle grâce à une ingénierie des caractéristiques percutante.
- Construire des flux de travail efficaces et reproductibles avec Scikit-Learn.
- Explorer des applications avancées dans plusieurs domaines.
Élevez vos modèles avec l'ingénierie avancée des caractéristiques
Ce livre est plus qu'un guide : c'est une boîte à outils pour créer les transformations de données qui alimentent des modèles hautement performants. Équipez-vous des dernières techniques, outils et connaissances pour relever avec confiance les défis de la science des données du monde réel et libérer tout le potentiel de vos projets d'apprentissage automatique.
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