Essentials of Python for Artificial Intelligence and Machine Learning de Pramod Gupta

Essentials of Python for Artificial Intelligence and Machine Learning: Synthesis Lectures on Engineering, Science, and Technology

Autor Pramod Gupta, Anupam Bagchi

en Limba Engleză Hardback – 15 feb 2024

Subliniem faptul că acest volum, Essentials of Python for Artificial Intelligence and Machine Learning, adoptă o metodologie riguroasă, integrând principiile de design software cu fluxurile de lucru specifice ingineriei datelor și securității. Descoperim aici o abordare care depășește simpla scriere de scripturi, punând accent pe arhitectura soluțiilor de inteligență artificială, de la curățarea datelor la implementarea (deployment) acestora în infrastructuri cloud. Considerăm esențial faptul că autorii nu se opresc la modelarea teoretică, ci includ capitole dedicate conductelor de date (pipelines) și operațiunilor de MLOps, elemente vitale pentru mediul de producție actual. Structura cărții este organizată pentru a asigura o progresie tehnică clară: începe cu fundamentele limbajului Python și metodele statistice necesare, trece prin manipularea avansată a datelor cu Pandas și vizualizarea cu Matplotlib, culminând cu algoritmi de învățare automată. Complementar volumului Python for Probability, Statistics, and Machine Learning de José Unpingco, care se concentrează pe fundamentele matematice riguroase, lucrarea semnată de Pramod Gupta și Anupam Bagchi acoperă zona de implementare practică și bune practici industriale, oferind soluții pentru scenarii reale precum analiza financiară sau procesarea semnalelor. În contextul operei autorilor, acest titlu rafinează conceptele introduse în Introduction to Machine Learning with Security, mutând focalizarea de la securitatea generală a infrastructurii spre optimizarea fluxului de lucru prin pachetele NumPy, SciPy și Sklearn.

Citește tot Restrânge

Din seria Synthesis Lectures on Engineering, Science, and Technology

Preț: 433^.14 lei

Puncte Express: 650

Paperback 464^.29 lei

Hardback 433^.14 lei

Carte disponibilă

Livrare economică 27 mai-10 iunie

Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!

Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9783031437243
ISBN-10: 3031437241
Pagini: 532
Ilustrații: XIX, 509 p. 163 illus., 148 illus. in color.
Dimensiuni: 173 x 246 x 34 mm
Greutate: 1.06 kg
Ediția:2024
Editura: Springer
Colecția Synthesis Lectures on Engineering, Science, and Technology
Seria Synthesis Lectures on Engineering, Science, and Technology

Locul publicării:Cham, Switzerland

De ce să citești această carte

Recomandăm această lucrare inginerilor și cercetătorilor care doresc să treacă de la prototipuri experimentale la sisteme de inteligență artificială scalabile. Cititorul câștigă o înțelegere practică a ecosistemului Python, învățând nu doar să antreneze modele, ci să gestioneze întregul ciclu de viață al datelor și să realizeze deployment în cloud, utilizând standardele actuale din industrie pentru eficiență și performanță.

Despre autor

Pramod Gupta și Anupam Bagchi sunt specialiști cu o experiență vastă în integrarea tehnologiilor emergente în medii industriale complexe. Portofoliul lor include lucrări de referință precum Introduction to Machine Learning in the Cloud with Python și Introduction to Machine Learning with Security, titluri care demonstrează expertiza lor în corelarea algoritmilor de învățare automată cu infrastructura de calcul și protocoalele de siguranță. Abordarea lor în acest volum Springer reflectă o viziune pragmatică, axată pe utilizarea bibliotecilor SciPy și Pandas pentru a rezolva probleme de inginerie și știință a datelor în contextul transformării digitale actuale.

Cuprins

Introduction.- Statistical Methods and Models.- Python Language Basics.- Introduction to Numpy.- Introduction to Pandas.- Data Manipulation With Pandas.- Data Visualization With Python.- Machine Learning.- Data Pipelines Using Python.- Mlops: Machine Learning Operations.

Notă biografică

Pramod Gupta has more than 20 years of experience as a researcher and academician in various organizations including work with NASA, GE, VISA, and University of California and startups. He has a PhD from McMaster University in Electrical and Computer Engineering with specialization in Neuro-Control of Robotic Manipulators. He has more than 40 publications on these subjects. His research areas include, Neural Networks, Machine Learning, Artificial Intelligence, Data Modeling and Analytics and Data mining. Presently, he is working as adjunct faculty and independent data science consultant.
Anupam Bagchi has more than 20 years of experience working in the Silicon Valley in various roles. He has experience in big companies like IBM and Stanford, as well as start-ups that have produced cutting edge technologies. Though, most of his carrier has primarily been as a software engineer at various seniority levels, he has been working as an active data scientist for the past 10 years. His experience spans various domains such as XML parsing, content management, big data, ecommerce, internet of things (IoT), networking, artificial intelligence applied to bioinformatics and business intelligence applied to travel industry.

Textul de pe ultima copertă

This book introduces the essentials of Python for the emerging fields of Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI). The authors explore the use of Python’s advanced module features and apply them in probability, statistical testing, signal processing, financial forecasting, and various other applications. This includes mathematical operations with array data structures, Data Manipulation, Data Cleaning, machine learning, Data pipeline, probability density functions, interpolation, visualization, and other high-performance benefits using the core scientific packages NumPy, Pandas, SciPy, Sklearn/Scikit learn and Matplotlib. Readers will gain a deep understanding with problem-solving experience on these powerful platforms when dealing with engineering and scientific problems related to Machine Learning and Artificial Intelligence. Several examples of real problems using these techniques are provided along with examples. The authors also focus on the best practices in the industry on using Python for AI and ML. Deployment on a cloud infrastructure is described in detail (with code) to emphasize real scenarios.

Includes several real examples of how to write and deploy code, including on a cloud infrastructure
Provides single-source on Python for machine learning and artificial intelligence, from basics to real implementation
Includes sufficient coverage of Python libraries, frameworks, and tools to develop complex data science applications

Descriere

Descriere de la o altă ediție sau format:
This includes mathematical operations with array data structures, Data Manipulation, Data Cleaning, machine learning, Data pipeline, probability density functions, interpolation, visualization, and other high-performance benefits using the core scientific packages NumPy, Pandas, SciPy, Sklearn/Scikit learn and Matplotlib.