Python Machine Learning By Example: Unlock machine learning best practices with real-world use cases
ერთეულის #: 90305660

Python Machine Learning By Example: Unlock machine learning best practices with real-world use cases

ერთეულის #: 90305660

GEL 184

Price Details

Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )

*All items will import from დიდი ბრიტანეთი

Საწყობში
დიდი ბრიტანეთი იმპორტირებულია UK მაღაზიიდან

QTY:

შეუკვეთეთ ახლავე და მიიღეთ Monday, ოქტომბერი 12
Our Top Logistics Partners
  • fedex
  • dhl
მეტის ჩვენება
fast shipping

Fast
Shipping

free return

Free
Return*

secure packaging

Secure Packaging

100% original products

100% Original Products

pci-dss

PCI DSS Compliance

iso certified

ISO 27001 Certified


paypal payment
visa payment
mastercard payment
qiwi wallet payment

Პროდუქტის აღწერილობა

Shop Python Machine Learning By Example: Unlock machine learning best practices with real-world use cases online at a best price in Georgia. 1835085628
  • Author Yuxi (Hayden) Liu teaches machine learning from the fundamentals to building NLP transformers and multimodal models with best practice tips and real-world examples using PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, and pandas.Get With Your Book: PDF Copy, AI Assistant, and Next-Gen Reader FreeKey FeaturesDiscover new and updated content on NLP transformers, PyTorch, and computer vision modelingIncludes a dedicated chapter on best practices and additional best practice tips throughout the book to improve your ML solutionsImplement ML models, such as neural networks and linear and logistic regression, from scratchBook DescriptionThe fourth edition of Python Machine Learning By Example is a comprehensive guide for beginners and experienced machine learning practitioners who want to learn more advanced techniques, such as multimodal modeling. Written by experienced machine learning author and ex-Google machine learning engineer Yuxi (Hayden) Liu, this edition emphasizes best practices, providing invaluable insights for machine learning engineers, data scientists, and analysts.Explore advanced techniques, including two new chapters on natural language processing transformers with BERT and GPT, and multimodal computer vision models with PyTorch and Hugging Face. You’ll learn key modeling techniques using practical examples, such as predicting stock prices and creating an image search engine.This hands-on machine learning book navigates through complex challenges, bridging the gap between theoretical understanding and practical application. Elevate your machine learning and deep learning expertise, tackle intricate problems, and unlock the potential of advanced techniques in machine learning with this authoritative guide.What you will learnFollow machine learning best practices throughout data preparation and model developmentBuild and improve image classifiers using convolutional neural networks (CNNs) and transfer learningDevelop and fine-tune neural networks using TensorFlow and PyTorchAnalyze sequence data and make predictions using recurrent neural networks (RNNs), transformers, and CLIPBuild classifiers using support vector machines (SVMs) and boost performance with PCAAvoid overfitting using regularization, feature selection, and moreWho this book is forThis expanded fourth edition is ideal for data scientists, ML engineers, analysts, and students with Python programming knowledge. The real-world examples, best practices, and code prepare anyone undertaking their first serious ML project.Table of ContentsGetting Started with Machine Learning and PythonBuilding a Movie Recommendation EnginePredicting Online Ad Click-Through with Tree-Based AlgorithmsPredicting Online Ad Click-Through with Logistic RegressionPredicting Stock Prices with Regression AlgorithmsPredicting Stock Prices with Artificial Neural NetworksMining the 20 Newsgroups Dataset with Text Analysis TechniquesDiscovering Underlying Topics in the Newsgroups Dataset with Clustering and Topic ModelingRecognizing Faces with Support Vector MachineMachine Learning Best PracticesCategorizing Images of Clothing with Convolutional Neural NetworksMaking Predictions with Sequences Using Recurrent Neural NetworksAdvancing Language Understanding and Generation with Transformer ModelsBuilding An Image Search Engine Using Multimodal ModelsMaking Decisions in Complex Environments with Reinforcement Learning
Publisher Packt Publishing
Publication date 31 July 2024
Edition 4th
Language English
Print length 518 pages
ISBN-10 1835085628
ISBN-13 978-1835085622
Item weight 960 g
Dimensions 19.05 x 3.02 x 23.5 cm

პროდუქტის აღწერილობა

Python Machine Learning By Example: Unlock machine learning best practices with real-world use cases

გაქვთ რაიმე შეკითხვა? მოგვმართეთ ჩათში

მომხმარებელთა კითხვები და პასუხები

  • კითხვა: როგორ ვიყიდოთ Python Machine Learning By Example: Unlock machine ონლაინ Ubuy-დან?

    პასუხი: მარტივია ყიდვა Python Machine Learning By Example: Unlock machine ონლაინ Ubuy-დან.. თქვენ უბრალოდ უნდა მოძებნოთ პროდუქტი, აირჩიოთ თქვენი მიწოდების მეთოდი შემოწმების დროს და მიიტანოთ იგი თქვენს ადგილას.
  • კითხვა: Python Machine Learning By Example: Unlock machine ხელმისაწვდომია ონლაინ შოპინგისთვის Georgia-ში?

    პასუხი: დიახ, Ubuy Georgia-ში ეს პროდუქტი თქვენთვის ხელმისაწვდომია გონივრულ ფასად.. Python Machine Learning By Example: Unlock machine არ არის ხელმისაწვდომი ადგილობრივად, მაგრამ შეგიძლიათ გვჯეროდეს ჩვენი ექსპრეს მიწოდების სერვისები.
  • კითხვა: რამდენი დრო სჭირდება პროდუქტის მიღებას შეკვეთის გაფორმების შემდეგ?

    პასუხი: თქვენი შეკვეთილი პროდუქტის მიწოდების დრო განსხვავდება თქვენ მიერ შეკვეთილი და მიწოდების მეთოდის მიხედვით, რომელიც არჩეულია.. მიწოდების სავარაუდო დრო მითითებულია შეკვეთის პროცესში, ასე რომ შოპინგის დროს იყავით უყურადღებო.

AI & Machine Learning Editorial Review

სარედაქციო მიმოხილვები ვერ მოიძებნა

Customer Reviews & Ratings

4.8
70 მომხმარებლის შეფასება
  • 5 ვარსკვლავი
    90%
  • 4 ვარსკვლავი
    4%
  • 3 ვარსკვლავი
    2%
  • 2 ვარსკვლავი
    2%
  • 1 ვარსკვლავი
    2%

ამ პროდუქტის მიმოხილვა

გაუზიარეთ თქვენი აზრები სხვა მომხმარებლებს

Product Price History

მნიშვნელოვანი ინფორმაცია

  • შეზღუდვები: გთხოვთ, გაითვალისწინოთ, რომ საზღვარგარეთ გაგზავნილი პროდუქტებისთვის მწარმოებლის გარანტია შეიძლება არ იყოს მოქმედი; მწარმოებლის მომსახურების პარამეტრები შეიძლება არ იყოს ხელმისაწვდომი; პროდუქტის ინსტრუქციები და უსაფრთხოების გაფრთხილებები შეიძლება არ იყოს დანიშნულების ქვეყნის ენაზე; პროდუქტები (და მასთან დაკავშირებული მასალები) შეიძლება არ იყოს შემუშავებული დანიშნულების ქვეყნის სტანდარტების, სპეციფიკაციებისა და მარკირების მოთხოვნების შესაბამისად; და პროდუქტები შეიძლება არ შეესაბამებოდეს დანიშნულების ქვეყნის ძაბვისა და სხვა ელექტრო სტანდარტებს (საჭიროების შემთხვევაში საჭიროა ადაპტერი ან გადამყვანი). მიმღები პასუხისმგებელია უზრუნველყოს, რომ პროდუქტი კანონიერად შემოიტანოს დანიშნულების ქვეყანაში. Ubuy-ს ან მისი აფილირებული პირების მეშვეობით შეკვეთისას მიმღები არის რეგისტრირებული იმპორტიორი და მან უნდა გაითვალისწინოს დანიშნულების ქვეყნის ყველა კანონი და დებულება.
  • Ubuy-ზე ჩამოთვლილი ყველა პროდუქტი არ არის გაყიდვაში, რადგან Ubuy არის გლობალური საძიებო სისტემა და პროდუქტები ექვემდებარება საექსპორტო/სავაჭრო რეგულაციებს.