Machine Learning Q and AI (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: No Starch Press,US, San Francisco, 2024
- Brossura
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
Venditore AbeBooks dal 12 ottobre 2005
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Paperback. Learn the answers to 30 cutting-edge questions in machine learning and AI and level up your expertise in the field.Learn the answers to 30 cutting-edge questions in machine learning and AI and level up your expertise in the field.If you're ready to venture beyond introductory concepts and dig deeper into machine learning, deep learning, and AI, the question-and-answer format of Machine Learning Q and AI will make things fast and easy for you, without a lot of mucking about.Born out of questions often fielded by author Sebastian Raschka, the direct, no-nonsense approach of this book makes advanced topics more accessible and genuinely engaging. Each brief, self-contained chapter journeys through a fundamental question in AI, unraveling it with clear explanations, diagrams, and hands-on exercises.WHAT'S INSIDE:FOCUSED CHAPTERS: Key questions in AI are answered concisely, and complex ideas are broken down into easily digestible parts.WIDE RANGE OF TOPICS: Raschka covers topics ranging from neural network architectures and model evaluation to computer vision and natural language processing.PRACTICAL APPLICATIONS: Learn techniques for enhancing model performance, fine-tuning large models, and more.You'll also explore how to. Manage the various sources of randomness in neural network training. Differentiate between encoder and decoder architectures in large language models. Reduce overfitting through data and model modifications. Construct confidence intervals for classifiers and optimize models with limited labeled data. Choose between different multi-GPU training paradigms and different types of generative AI models. Understand performance metrics for natural language processing. Make sense of the inductive biases in vision transformersIf you've been on the hunt for the perfect resource to elevate your understanding of machine learning, Machine Learning Q and AI will make it easy for you to painlessly advance your knowledge beyond the basics. "An advanced exploration of machine learning and AI, with each chapter asking and answering a question from the field. Divided into five sections: deep learning and neural networks; computer vision; natural language processing; production and deployment; and predictive performance and model evaluation"-- Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Codice articolo 9781718503762
- Titolo
- Machine Learning Q and AI (Paperback)
- Autore
- Sebastian Raschka
- Editore
- No Starch Press,US, San Francisco
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1718503768
- ISBN 13
- 9781718503762
If you’re ready to venture beyond introductory concepts and dig deeper into machine learning, deep learning, and AI, the question-and-answer format of Machine Learning Q and AI will make things fast and easy for you, without a lot of mucking about.
Born out of questions often fielded by author Sebastian Raschka, the direct, no-nonsense approach of this book makes advanced topics more accessible and genuinely engaging. Each brief, self-contained chapter journeys through a fundamental question in AI, unraveling it with clear explanations, diagrams, and hands-on exercises.
WHAT'S INSIDE:
FOCUSED CHAPTERS: Key questions in AI are answered concisely, and complex ideas are broken down into easily digestible parts.
WIDE RANGE OF TOPICS: Raschka covers topics ranging from neural network architectures and model evaluation to computer vision and natural language processing.
PRACTICAL APPLICATIONS: Learn techniques for enhancing model performance, fine-tuning large models, and more.
You’ll also explore how to:
• Manage the various sources of randomness in neural network training
• Differentiate between encoder and decoder architectures in large language models
• Reduce overfitting through data and model modifications
• Construct confidence intervals for classifiers and optimize models with limited labeled data
• Choose between different multi-GPU training paradigms and different types of generative AI models
• Understand performance metrics for natural language processing
• Make sense of the inductive biases in vision transformers
If you’ve been on the hunt for the perfect resource to elevate your understanding of machine learning, Machine Learning Q and AI will make it easy for you to painlessly advance your knowledge beyond the basics.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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