Machine Learning with LightGBM and Python: A practitioner's guide to developing production-ready machine learning systems
Lingua: inglese
Editore: Packt Publishing, 2023
- Brossura
- Nuovo
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.GreatBookPrices
Venditore AbeBooks dal 6 aprile 2009
Condizione: Nuovo
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- Titolo
- Machine Learning with LightGBM and Python: A practitioner's guide to developing production-ready machine learning systems
- Autore
- Wyk, Andrich Van
- Editore
- Packt Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1800564740
- ISBN 13
- 9781800564749
Take your software to the next level and solve real-world data science problems by learning to build production-ready machine-learning solutions using LightGBM and Python.
Key Features
- Start your ML journey with LightGBM, a powerful gradient-boosting library for building ML solutions
- Learn to apply the data science process to real-world problems through case studies
- Elevate your software by learning to build production-ready machine-learning solutions on scalable platforms
Book Description
Machine Learning with LightGBM and Python is a comprehensive guide for learning the basics of machine learning and progressing to building scalable, production-ready machine learning systems.
At the core of the book is the LightGBM library. LightGBM is a high-performance gradient-boosting framework that can be used on various machine-learning problems to produce highly accurate, robust predictive solutions.
Starting with simple machine learning models in scikit-learn, you will learn about the intricacies of gradient boosting machines and LightGBM. You will be guided through various case studies to better understand the data science process and learn how to practically apply your skills to real-world problems.
Elevate your software engineering skills by learning to build and integrate scalable machine-learning pipelines to process data, train models and deploy them for serving behind secure APIs using Python tools such as FastAPI.
Various -of-the-art tools will also be covered to enable you to build production-ready systems, including FLAML for AutoML, PostgresML for operating ML pipelines using Postgres, high-performance distributed training and serving via Dask, and creating and running models in the Cloud with AWS Sagemaker.
What you will learn
- An overview of machine learning and working with data and models in Python using scikit-learn
- Learn about decision trees, ensemble learning, gradient boosting, and advanced topics such as DART and GOSS
- Master LightGBM and learn to apply it to classification and regression problems
- Tune and train your models using AutoML with FLAML and Optuna
- Build machine-learning pipelines in Python to train and deploy models behind secure, performant APIs
- Scale your solutions to production readiness with platforms such as AWS Sagemaker, PostgresML and Dask
Who This Book Is For
This book is intended for software engineers aspiring to be better machine learning engineers. Further, data scientists unfamiliar with LightGBM will gain in-depth knowledge about the library and its application.
Basic to intermediate Python programming knowledge is required to get started with the book. Later chapters will incorporate more advanced programming but should remain accessible to all readers.
The book is also excellent for ML veterans, with a strong focus on ML engineering through up-to-date and thorough coverage of platforms such as AWS Sagemaker, PostgresML and Dask.
Table of Contents
- An Introduction Machine Learning and Decision Trees
- Decision Tree Ensembles: Bagging and Boosting
- An Overview of LightGBM in Python
- LightGBM, XGBoost and Deep Learning
- LightGBM Parameter Optimization and Tuning with Optuna
- Solving Real World Problems with LightGBM
- LightGBM AutoML with FLAML
- Machine Learning Pipelines with LightGBM
- Deploying LightGBM to AWS SageMaker
- Deploying LightGBM with PostgresML
- Distributed Training and Serving of LightGBM using Dask
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Diritto di recesso
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Informazioni sul diritto di recesso
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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.
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Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
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.
Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
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 GreatBookPrices, Bensenville, Illinois, U.S.A., 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.
Eccezioni al diritto di recesso
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