Machine Learning Automation with TPOT : Build, validate, and deploy fully automated machine learning models with Python
Lingua: inglese
Editore: Packt Publishing, 2021
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
Condizione: Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Discover how TPOT can be used to handle automation in machine learning and explore the different types of tasks that TPOT can automate Key Features:Understand parallelism and how to achieve it in Python. Learn how to use neurons, layers, and activation functions and structure an artificial neural network. Tune TPOT models to ensure optimum performance on previously unseen data. Book Description: The automation of machine learning tasks allows developers more time to focus on the usability and reactivity of the software powered by machine learning models. TPOT is a Python automated machine learning tool used for optimizing machine learning pipelines using genetic programming. Automating machine learning with TPOT enables individuals and companies to develop production-ready machine learning models cheaper and faster than with traditional methods. With this practical guide to AutoML, developers working with Python on machine learning tasks will be able to put their knowledge to work and become productive quickly. You'll adopt a hands-on approach to learning the implementation of AutoML and associated methodologies. Complete with step-by-step explanations of essential concepts, practical examples, and self-assessment questions, this book will show you how to build automated classification and regression models and compare their performance to custom-built models. As you advance, you'll also develop state-of-the-art models using only a couple of lines of code and see how those models outperform all of your previous models on the same datasets. By the end of this book, you'll have gained the confidence to implement AutoML techniques in your organization on a production level. What You Will Learn:Get to grips with building automated machine learning models Build classification and regression models with impressive accuracy in a short time Develop neural network classifiers with AutoML techniques Compare AutoML models with traditional, manually developed models on the same datasets Create robust, production-ready models Evaluate automated classification models based on metrics such as accuracy, recall, precision, and f1-score Get hands-on with deployment using Flask-RESTful on localhost Who this book is for: Data scientists, data analysts, and software developers who are new to machine learning and want to use it in their applications will find this book useful. This book is also for business users looking to automate business tasks with machine learning. Working knowledge of the Python programming language and beginner-level understanding of machine learning are necessary to get started.…
Codice articolo 9781800567887
- Titolo
- Machine Learning Automation with TPOT : Build, validate, and deploy fully automated machine learning models with Python
- Autore
- Dario Rade¿i¿
- Editore
- Packt Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 180056788X
- ISBN 13
- 9781800567887
- Peso dell'articolo
- 510 grammi
- Dimensioni
- 235x191x15 mm
Discover how TPOT can be used to handle automation in machine learning and explore the different types of tasks that TPOT can automate
Key Features
- Understand parallelism and how to achieve it in Python.
- Learn how to use neurons, layers, and activation functions and structure an artificial neural network.
- Tune TPOT models to ensure optimum performance on previously unseen data.
Book Description
The automation of machine learning tasks allows developers more time to focus on the usability and reactivity of the software powered by machine learning models. TPOT is a Python automated machine learning tool used for optimizing machine learning pipelines using genetic programming. Automating machine learning with TPOT enables individuals and companies to develop production-ready machine learning models cheaper and faster than with traditional methods.
With this practical guide to AutoML, developers working with Python on machine learning tasks will be able to put their knowledge to work and become productive quickly. You'll adopt a hands-on approach to learning the implementation of AutoML and associated methodologies. Complete with step-by-step explanations of essential concepts, practical examples, and self-assessment questions, this book will show you how to build automated classification and regression models and compare their performance to custom-built models. As you advance, you'll also develop state-of-the-art models using only a couple of lines of code and see how those models outperform all of your previous models on the same datasets.
By the end of this book, you'll have gained the confidence to implement AutoML techniques in your organization on a production level.
What you will learn
- Get to grips with building automated machine learning models
- Build classification and regression models with impressive accuracy in a short time
- Develop neural network classifiers with AutoML techniques
- Compare AutoML models with traditional, manually developed models on the same datasets
- Create robust, production-ready models
- Evaluate automated classification models based on metrics such as accuracy, recall, precision, and f1-score
- Get hands-on with deployment using Flask-RESTful on localhost
Who this book is for
Data scientists, data analysts, and software developers who are new to machine learning and want to use it in their applications will find this book useful. This book is also for business users looking to automate business tasks with machine learning. Working knowledge of the Python programming language and beginner-level understanding of machine learning are necessary to get started.
Table of Contents
- Machine Learning and the Idea of Automation
- Deep dive into TPOT
- Exploring Regression with TPOT
- Exploring Classification with TPOT
- Parallel training with TPOT and Dask
- Getting Started with Deep Learning: Crash Course in Neural Networks
- Neural Network Classifier with TPOT
- TPOT Model Deployment
- Using the Deployed TPOT Model in Production
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Dario Radečić is a full-time data scientist at Neos, in Croatia, a part-time data storyteller at Appsilon, in Poland, and a business owner. Dario has a master's degree in data science and years of experience in data science and machine learning, with an emphasis on automated machine learning. He is also a top writer in artificial intelligence on Medium and the owner of a data science blog called Better Data Science.
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AHA-BUCH GmbH
Einbeck, Germania
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Risoluzione alternativa delle controversie:
La Commissione europea fornisce una piattaforma per la risoluzione extragiudiziale delle controversie online (piattaforma ODR), accessibile nell'ambito di https://ec.europa.eu/odr.
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(2) La merce rimane di nostra proprietà fino al completo pagamento del prezzo di acquisto.
§ 4 Garanzia
(1)I diritti di garanzia legali esistono.
(2)Nel caso di beni usati, il periodo di garanzia è di un anno dalla consegna dell'articolo, in deroga alla normativa di legge. La riduzione del termine non si applica:
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- nella misura in cui abbiamo nascosto fraudolentemente il difetto o abbiamo assunto una garanzia per la qualità dell'articolo.
(3) In qualità di consumatore, sei pregato di controllare l'articolo immediatamente dopo la consegna per verificarne la completezza, i difetti evidenti e i danni di trasporto e di informare noi e lo spedizioniere di eventuali reclami il prima possibile. Se non si rispetta questo, ciò non avrà alcun effetto sulle richieste di garanzia legale.
§ 5 Scelta della legge, luogo di adempimento, foro competente
(1)Si applica il diritto tedesco. Nel caso dei consumatori, questa scelta di legge si applica solo nella misura in cui ciò non revochi la protezione offerta dalle disposizioni imperative della legge dello Stato di residenza abituale del consumatore (principio di favorevolezza).
(2)Il luogo di adempimento per tutti i servizi derivanti dai rapporti commerciali esistenti con noi e il foro competente è la nostra sede legale, nella misura in cui non sei un consumatore, ma un commerciante, una persona giuridica di diritto pubblico o un fondo speciale di diritto pubblico. Lo stesso vale se non si dispone di un foro competente generale in Germania o nell'UE o se il domicilio o la residenza abituale non sono noti al momento della proposizione dell'azione. Il diritto di ricorrere al tribunale di un altro foro competente rimane inalterato.
(3)Le disposizioni della Convenzione delle Nazioni Unite sui contratti di vendita internazionale di merci non si applicano espressamente.
II. Informazioni sul cliente
- Identità del Venditore
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Germania
Telefono: 055639996039
E-mail: abebooks@aha-buch.de
Risoluzione alternativa delle controversie:
La Commissione europea fornisce una piattaforma per la risoluzione extragiudiziale delle controversie online (piattaforma ODR), accessibile nell'ambito di https://ec.europa.eu/odr.
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Informazioni sulla conclusione del contratto
Le fasi tecniche per la conclusione del contratto, la conclusione del contratto stesso e le opzioni di correzione sono eseguite in conformità con le disposizioni "Conclusione del contratto" delle nostre Condizioni Generali (Parte I.). -
Lingua del contratto, archiviazione del testo del contratto
3.1. La lingua del contratto è il tedesco.
3.2. Il testo completo del contratto non sarà memorizzato da noi. Prima di inviare l'ordine, i dati del contratto possono essere stampati o salvati elettronicamente tramite la funzione di stampa del browser. Dopo aver ricevuto l'ordine da parte nostra, i dati dell'ordine, le informazioni legalmente prescritte per i contratti a distanza e le Condizioni generali ti verranno nuovamente inviati via e-mail.
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Caratteristiche essenziali dei beni o servizi
Le caratteristiche essenziali dei beni e/o servizi possono essere trovate nella rispettiva offerta. -
Prezzi e condizioni di pagamento
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5.5. Salvo diversa indicazione per i singoli metodi di pagamento, i diritti di pagamento derivanti dal contratto concluso sono immediatamente dovuti per il pagamento.
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6.2. Nella misura in cui sei un consumatore, è regolato dalla legge che il rischio di perdita accidentale e deterioramento accidentale dell'articolo venduto durante la spedizione passerà a te solo al momento della consegna della merce, indipendentemente dal fatto che la spedizione sia assicurata o non assicurata. Ciò non si applica se hai commissionato in modo indipendente una società di trasporti non nominata dall'imprenditore o da una persona altrimenti designata per effettuare la spedizione.
- Responsabilità legale per difetti
La responsabilità per i difetti è regolata dalla disposizione "Garanzia" nei nostri Termini e condizioni generali (Parte I).
ultimo aggiornamento: 07/12/2017
Diritto di recesso
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Informazioni sul diritto di recesso
Diritto legale di recesso
Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).
Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
Effetti del recesso
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Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
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ultimo aggiornamento: 25/04/2018