Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Machine Learning for Tabular Data de Mark Ryan

Machine Learning for Tabular Data

Autor Mark Ryan, Luca Massaron
en Limba Engleză Paperback – 25 mar 2025

Ceea ce diferențiază Machine Learning for Tabular Data de documentația tehnică standard este focalizarea strictă pe datele cu care companiile lucrează în mod curent: înregistrări în baze de date, log-uri și foi de calcul complexe. Observăm că, deși multe resurse tratează învățarea automată prin prisma viziunii computerizate sau a procesării limbajului natural, Mark Ryan și Luca Massaron prioritizează structurile tabelare, oferind soluții pentru problemele de business imediate, cum ar fi prognoza cererii sau detectarea fraudelor. Ne-a atras atenția modul în care autorii integrează algoritmi clasici de gradient boosting, precum XGBoost și LightGBM, cu abordări moderne de deep learning, explicând clar când și de ce o metodă este superioară celeilalte.

Dacă Machine Learning for Business Analytics de Galit Shmueli v-a oferit cadrul teoretic și conceptele fundamentale de data mining, această carte publicată de Manning Publications oferă instrumentele practice și codul necesar pentru implementare. Structura este una progresivă, trecând de la procesarea avansată a caracteristicilor (feature engineering) la desfășurarea modelelor în producție, atât local, cât și în cloud. Un aspect distinctiv este capitolul dedicat conductelor (pipelines) MLOps, esențiale pentru menținerea modelelor într-un mediu de business dinamic. Stilul este tehnic și aplicat, reflectând experiența de Kaggle Grandmaster a lui Massaron, ceea ce transformă volumul într-un ghid de optimizare a performanței algoritmice pe seturi de date reale, adesea zgomotoase sau incomplete.

Citește tot Restrânge

Preț: 32772 lei

Preț vechi: 40965 lei
-20%

Puncte Express: 492

Carte disponibilă

Livrare economică 07-21 mai

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781633438545
ISBN-10: 1633438546
Pagini: 504
Dimensiuni: 186 x 233 x 29 mm
Greutate: 0.87 kg
Editura: Manning Publications

De ce să citești această carte

Această carte este esențială pentru profesioniștii care stăpânesc Python și doresc să treacă de la teorie la producție în analiza datelor de business. Veți câștiga expertiză în utilizarea XGBoost și Keras pentru date tabelare și veți învăța să construiți fluxuri automate de lucru. Este un salt necesar pentru oricine vrea să transforme bazele de date statice în modele predictive de înaltă precizie.

Descriere

Business runs on tabular data in databases, spreadsheets, and logs. Crunch that data using deep learning, gradient boosting, and other machine learning techniques. Machine Learning for Tabular Data teaches you to train insightful machine learning models on common tabular business data sources such as spreadsheets, databases, and logs. You’ll discover how to use XGBoost and LightGBM on tabular data, optimize deep learning libraries like TensorFlow and PyTorch for tabular data, and use cloud tools like Vertex AI to create an automated MLOps pipeline. Machine Learning for Tabular Data will teach you how to: • Pick the right machine learning approach for your data • Apply deep learning to tabular data • Deploy tabular machine learning locally and in the cloud • Pipelines to automatically train and maintain a model Machine Learning for Tabular Data covers classic machine learning techniques like gradient boosting, and more contemporary deep learning approaches. By the time you’re finished, you’ll be equipped with the skills to apply machine learning to the kinds of data you work with every day. Foreword by Antonio Gulli. Purchase of the print book includes a free eBook in PDF and ePub formats from Manning Publications. About the technology Machine learning can accelerate everyday business chores like account reconciliation, demand forecasting, and customer service automation—not to mention more exotic challenges like fraud detection, predictive maintenance, and personalized marketing. This book shows you how to unlock the vital information stored in spreadsheets, ledgers, databases and other tabular data sources using gradient boosting, deep learning, and generative AI. About the book Machine Learning for Tabular Data delivers practical ML techniques to upgrade every stage of the business data analysis pipeline. In it, you’ll explore examples like using XGBoost and Keras to predict short-term rental prices, deploying a local ML model with Python and Flask, and streamlining workflows using large language models (LLMs). Along the way, you’ll learn to make your models both more powerful and more explainable. What's inside • Master XGBoost • Apply deep learning to tabular data • Deploy models locally and in the cloud • Build pipelines to train and maintain models About the reader For readers experienced with Python and the basics of machine learning. About the author Mark Ryan is the AI Lead of the Developer Knowledge Platform at Google. A three-time Kaggle Grandmaster, Luca Massaron is a Google Developer Expert (GDE) in machine learning and AI. He has published 17 other books. Table of Contents Part 1 1 Understanding tabular data 2 Exploring tabular datasets 3 Machine learning vs. deep learning Part 2 4 Classical algorithms for tabular data 5 Decision trees and gradient boosting 6 Advanced feature processing methods 7 An end-to-end example using XGBoost Part 3 8 Getting started with deep learning with tabular data 9 Deep learning best practices 10 Model deployment 11 Building a machine learning pipeline 12 Blending gradient boosting and deep learning A Hyperparameters for classical machine learning models B K-nearest neighbors and support vector machines