Practical Machine Learning for Streaming Data with Python: Design, Develop, and Validate Online Learning Models
Lingua: inglese
Editore: Apress, 2021
- Brossura
- Nuovo
Da: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.Kennys Bookstore
Venditore AbeBooks dal 9 ottobre 2009
Condizione: Nuovo
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2021. 1st ed. paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
Codice articolo V9781484268667
- Titolo
- Practical Machine Learning for Streaming Data with Python: Design, Develop, and Validate Online Learning Models
- Autore
- Putatunda, Sayan
- Editore
- Apress
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1484268660
- ISBN 13
- 9781484268667
You'll start with an introduction to streaming data, the various challenges associated with it, some of its real-world business applications, and various windowing techniques. You'll then examine incremental and online learning algorithms, and the concept of model evaluation with streaming data and get introduced to the Scikit-Multiflow framework in Python. This is followed by a review of the various change detection/concept drift detection algorithms and the implementation of various datasets using Scikit-Multiflow.
Introduction to the various supervised and unsupervised algorithms for streaming data, and their implementation on various datasets using Python are also covered. The book concludes by briefly covering other open-source tools available for streaming data such as Spark, MOA (Massive Online Analysis), Kafka, and more.
- Understand machine learning with streaming data concepts
- Review incremental and online learning
- Develop models for detecting concept drift
- Explore techniques for classification, regression, and ensemble learning in streaming data contexts
- Apply best practices for debugging and validating machine learning models in streaming data context
- Get introduced to other open-source frameworks for handling streaming data.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Dr. Sayan Putatunda is an experienced data scientist and researcher. He holds a Ph.D. in Applied Statistics/ Machine Learning from the Indian Institute of Management, Ahmedabad (IIMA) where his research was on streaming data and its applications in the transportation industry. He has a rich experience of working in both senior individual contributor and managerial roles in the data science industry with multiple companies such as Amazon, VMware, Mu Sigma, and more. His research interests are in streaming data, deep learning, machine learning, spatial point processes, and directional statistics. As a researcher, he has multiple publications in top international peer-reviewed journals with reputed publishers. He has presented his work at various reputed international machine learning and statistics conferences. He is also a member of IEEE.
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Conor Kenny
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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