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Cracking the Machine Learning Code: Technicality or Innovation?
KC Santosh, Rodrigue Rizk, Siddhi K. Bajracharya (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
Employing off-the-shelf machine learning models is not an innovation. The journey through technicalities and innovation in the machine learning field is ongoing, and we hope this book serves as a compass, guiding the readers through the evolving landscape of artificial intelligence. It typically includes model selection, parameter tuning and optimization, use of pre-trained models and transfer… learning, right use of limited data, model interpretability and explainability, feature engineering and autoML robustness and security, and computational cost – efficiency and scalability. Innovation in building machine learning models involves a continuous cycle of exploration, experimentation, and improvement, with a focus on pushing the boundaries of what is achievable while considering ethical implications and real-world applicability. The book is aimed at providing a clear guidance that one should not be limited to building pre-trained models to solve problems using the off-the-self basic building blocks. With primarily three different data types: numerical, textual, and image data, we offer practical applications such as predictive analysis for finance and housing, text mining from media/news, and abnormality screening for medical imaging informatics. To facilitate comprehension and reproducibility, authors offer GitHub source code encompassing fundamental components and advanced machine learning tools. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
09.05.2024
Sprache
Englisch
EAN
9789819727193
Herausgeber
Springer Singapore
Serien- oder Bandtitel
Studies in Computational Intelligence
Sonderedition
Nein
Autor
KC Santosh, Rodrigue Rizk, Siddhi K. Bajracharya
Seitenanzahl
127
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Machine Learning, Big Data, Shallow Learning, Deep Learning, Data Preprocessing, Regression Analysis, Natural Language Processing
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz
UYQM - Maschinelles Lernen
UN - Datenbanken
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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