Models and Algorithms for Data Without Labels- 1st edition

Discover all-practical implementations of the key algorithms and models for handling unlabeled data. Full of case studies demonstrating how to apply each technique to real-world problems.

In Data Without Labels you’ll learn:

• Fundamental building blocks and concepts of machine learning and unsupervised learning
• Data cleaning for structured and unstructured data like text and images
• Clustering algorithms like K-means, hierarchical clustering, DBSCAN, Gaussian Mixture Models, and Spectral clustering
• Dimensionality reduction methods like Principal Component Analysis (PCA), SVD, Multidimensional scaling, and t-SNE
• Association rule algorithms like aPriori, ECLAT, SPADE
• Unsupervised time series clustering, Gaussian Mixture models, and statistical methods
• Building neural networks such as GANs and autoencoders
• Dimensionality reduction methods like Principal Component Analysis and multidimensional scaling
• Association rule algorithms like aPriori, ECLAT, and SPADE
• Working with Python tools and libraries like sci-kit learn, numpy, Pandas, matplotlib, Seaborn, Keras, TensorFlow, and Flask
• How to interpret the results of unsupervised learning
• Choosing the right algorithm for your problem
• Deploying unsupervised learning to production
• Maintenance and refresh of an ML solution

Data Without Labels introduces mathematical techniques, key algorithms, and Python implementations that will help you build machine learning models for unannotated data. You’ll discover hands-off and unsupervised machine learning approaches that can still untangle raw, real-world datasets and support sound strategic decisions for your business.

Don’t get bogged down in theory—the book bridges the gap between complex math and practical Python implementations, covering end-to-end model development all the way through to production deployment. You’ll discover the business use cases for machine learning and unsupervised learning, and access insightful research papers to complete your knowledge.

Foreword by Ravi Gopalakrishnan.

About the technology

Generative AI, predictive algorithms, fraud detection, and many other analysis tasks rely on cheap and plentiful unlabeled data. Machine learning on data without labels—or unsupervised learning—turns raw text, images, and numbers into insights about your customers, accurate computer vision, and high-quality datasets for training AI models. This book will show you how.

About the book

Data Without Labels is a comprehensive guide to unsupervised learning, offering a deep dive into its mathematical foundations, algorithms, and practical applications. It presents practical examples from retail, aviation, and banking using fully annotated Python code. You’ll explore core techniques like clustering and dimensionality reduction along with advanced topics like autoencoders and GANs. As you go, you’ll learn where to apply unsupervised learning in business applications and discover how to develop your own machine learning models end-to-end.

What's inside

• Master unsupervised learning algorithms
• Real-world business applications
• Curate AI training datasets
• Explore autoencoders and GANs applications

About the reader

Intended for data science professionals. Assumes knowledge of Python and basic machine learning.

About the author

Vaibhav Verdhan is a seasoned data science professional with extensive experience working on data science projects in a large pharmaceutical company.

Table of Contents

Part 1
1 Introduction to machine learning
2 Clustering techniques
3 Dimensionality reduction
Part 2
4 Association rules
5 Clustering
6 Dimensionality reduction
7 Unsupervised learning for text data
Part 3
8 Deep learning: The foundational concepts
9 Autoencoders
10 Generative adversarial networks, generative AI, and ChatGPT
11 End-to-end model deployment
Appendix A Mathematical foundations

Get a free eBook (PDF or ePub) from Manning as well as access to the online liveBook format (and its AI assistant that will answer your questions in any language) when you purchase the print book.

Informazioni sull?autore

Vaibhav Verdhan is a seasoned data science professional with rich experience across geographies and domains. He has led multiple engagements in machine learning and artificial intelligence. A leading industry expert, Vaibhav is a regular speaker at conferences and meet-ups and mentors students and professionals. Currently he resides in Ireland where he works as a principal data scientist.

Le informazioni nella sezione "Su questo libro" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.

Descrizione libreria

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Informazioni sull?azienda del venditore

SMASS Group LLC
1944 Loma Linda Dr, Irving, TX, 75063, U.S.A.

Condizioni di vendita e spedizione

Condizioni di vendita

We sell Brand New Textbooks requied for studies in the Univesity. We have been in this business for the past 14 years and we know how to keep our customers happy and satisfies by providing them the required course material and the most affordable prices.

Diritto di recesso

Se sei un consumatore, puoi esercitare il tuo diritto di recesso seguendo le istruzioni riportate di seguito. Per "consumatore" si intende qualsiasi persona fisica che agisca per fini che non rientrano nel quadro della sua attivit� commerciale, industriale, artigianale o professionale.

Informazioni relative al diritto di recesso

Diritto di recesso

Hai il diritto di recedere dal presente contratto, senza indicarne le ragioni, entro 14 giorni.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui

tu acquisisci, o un terzo designato diverso dal vettore e da te acquisisce, il possesso fisico dell'ultimo bene o l'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare SMASS Sellers, 1944 LOMA LINDA DR., 75063-3924, IRVING, Texas, U.S.A., +1 4699865502, della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).

Per rispettare il termine di recesso, � sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso.

Effetti del recesso

Se recedi dal presente contratto, ti saranno rimborsati tutti i pagamenti che hai effettuato a nostro favore, compresi i costi di consegna (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di consegna diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto). Potremo trattenere dal rimborso le somme derivanti da una diminuzione del valore del prodotto risultante da una tua non necessaria manipolazione.

I rimborsi verranno effettuati senza indebito ritardo e in ogni caso non oltre 14 giorni dal giorno in cui siamo stati informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

Detti rimborsi saranno effettuati utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente convenuto altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso. Il rimborso pu� essere sospeso fino al ricevimento dei beni oppure fino all'avvenuta dimostrazione da parte tua di aver rispedito i beni, se precedente.

Ti preghiamo di rispedire i beni o di consegnarli a SMASS Sellers, 1944 LOMA LINDA DR., 75063-3924, IRVING, Texas, U.S.A., +1 4699865502, senza indebiti ritardi e in ogni caso entro 14 giorni dal giorno in cui hai comunicato il tuo recesso dal presente contratto. Il termine � 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 del bene diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni.

Eccezioni al diritto di recesso

Il diritto di recesso non si applica in caso di:

fornitura di giornali, periodici e riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento per la fornitura di tali pubblicazioni;
fornitura di contenuto digitale (inclusi applicazioni, MP3, ecc.) mediante un supporto non materiale (per esempio un CD o un DVD) se al momento dell'inoltro dell'ordine hai espressamente consentito all'inizio dell'esecuzione accettando la perdita del diritto di recesso in conseguenza dell'inizio di esecuzione.

Modulo di recesso tipo

(Compilare e restituire il presente modulo solo se si desidera recedere dal contratto)

Destinatario: (SMASS Sellers, 1944 LOMA LINDA DR., 75063-3924, IRVING, Texas, U.S.A., +1 4699865502)

Con la presente io/noi (*) notifichiamo il recesso dal mio/nostro (*) contratto di vendita dei seguenti beni/servizi (*)

Ordinato il (*) /ricevuto il (*)

Nome del/dei consumatore(i)

Indirizzo del/dei consumatore(i)

Firma del/dei consumatore(i) (solo se il presente modulo � notificato in versione cartacea)

Data

(*) Cancellare la dicitura inutile.

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