Machine Learning Bookcamp: Build a Portfolio of Real-life Projects
Lingua: inglese
Editore: Manning Pubns Co, 2021
- Brossura
- Nuovo
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno UnitoRevaluation Books
Venditore AbeBooks dal 6 gennaio 2003
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Codice articolo 1617296813
- Titolo
- Machine Learning Bookcamp: Build a Portfolio of Real-life Projects
- Autore
- Grigorev, Alexey
- Editore
- Manning Pubns Co
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- Brand New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1617296813
- ISBN 13
- 9781617296819
- Peso dell'articolo
- 0,82 chilogrammi
Summary
In Machine Learning Bookcamp you will:
Collect and clean data for training models
Use popular Python tools, including NumPy, Scikit-Learn, and TensorFlow
Apply ML to complex datasets with images
Deploy ML models to a production-ready environment
The only way to learn is to practice! In Machine Learning Bookcamp, you’ll create and deploy Python-based machine learning models for a variety of increasingly challenging projects. Taking you from the basics of machine learning to complex applications such as image analysis, each new project builds on what you’ve learned in previous chapters. You’ll build a portfolio of business-relevant machine learning projects that hiring managers will be excited to see.
Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.
About the technology
Master key machine learning concepts as you build actual projects! Machine learning is what you need for analyzing customer behavior, predicting price trends, evaluating risk, and much more. To master ML, you need great examples, clear explanations, and lots of practice. This book delivers all three!
About the book
Machine Learning Bookcamp presents realistic, practical machine learning scenarios, along with crystal-clear coverage of key concepts. In it, you’ll complete engaging projects, such as creating a car price predictor using linear regression and deploying a churn prediction service. You’ll go beyond the algorithms and explore important techniques like deploying ML applications on serverless systems and serving models with Kubernetes and Kubeflow. Dig in, get your hands dirty, and have fun building your ML skills!
What's inside
Collect and clean data for training models
Use popular Python tools, including NumPy, Scikit-Learn, and TensorFlow
Deploy ML models to a production-ready environment
About the reader
Python programming skills assumed. No previous machine learning knowledge is required.
About the author
Alexey Grigorev is a principal data scientist at OLX Group. He runs DataTalks.Club, a community of people who love data.
Table of Contents
1 Introduction to machine learning
2 Machine learning for regression
3 Machine learning for classification
4 Evaluation metrics for classification
5 Deploying machine learning models
6 Decision trees and ensemble learning
7 Neural networks and deep learning
8 Serverless deep learning
9 Serving models with Kubernetes and Kubeflow
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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a Revaluation Books, Hounslow, United Kingdom, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
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