Optimizing AI and Machine Learning Solutions
Mirza Rahim Baig
Venduto da Rarewaves USA, OSWEGO, IL, U.S.A.
Venditore AbeBooks dal 10 giugno 2025
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Aggiungere al carrelloCodice articolo LU-9789355519818
Build high-impact ML/AI solutions by optimizing each step
Key Features
● Build and fine-tune models for maximum performance.
● Practical tips to make your own state-of-the-art AI/ML models.
● ML/AI problem solving tips with multiple case studies to tackle real-world challenges.
Description
This book approaches data science solution building using a principled framework and case studies with extensive hands-on guidance. It will teach the readers optimization at each step, whether it is problem formulation or hyperparameter tuning for deep learning models.
This book keeps the reader pragmatic and guides them toward practical solutions by discussing the essential ML concepts, including problem formulation, data preparation, and evaluation techniques. Further, the reader will be able to learn how to apply model optimization with advanced algorithms, hyperparameter tuning, and strategies against overfitting. They will also benefit from deep learning by optimizing models for image processing, natural language processing, and specialized applications. The reader can put theory into practice with hands-on case studies and code examples, reinforcing their understanding.
With this book, the reader will be able to create high-impact, high-value ML/AI solutions by optimizing each step of the solution building process, which is the ultimate goal of every data science professional.
What you will learn
● End-to-end solutions to ML/AI problems.
● Data augmentation and transfer learning.
● Optimizing AI/ML solutions at each step of development.
● Multiple hands-on real case studies.
● Choose between various ML/AI models.
Who this book is for
This book empowers data scientists, developers, and AI enthusiasts at all levels to unlock the full potential of their ML solutions. This guide equips you to become a confident AI optimization expert.
Table of Contents
1. Optimizing a Machine Learning /Artificial Intelligence Solution
2. ML Problem Formulation: Setting the Right Objective
3. Data Collection and Pre-processing
4. Model Evaluation and Debugging
5. Imbalanced Machine Learning
6. Hyper-parameter Tuning
7. Parameter Optimization Algorithms
8. Optimizing Deep Learning Models
9. Optimizing Image Models
10. Optimizing Natural Language Processing Models
11. Transfer Learning
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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 Rarewaves USA, Coral Springs, Florida, 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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