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Debugging machine learning models with Python: develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models

Debugging machine learning models with Python: develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
Name Madani, Ali ¬[VerfasserIn]¬
MacKinnon, Stephen ¬[VerfasserIn]¬
Name ANZEIGE DER KETTE MacKinnon, Stephen ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L Debugging machine learning models with Python
Zusatz zum Titel develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models
Verlagsort [Place of publication not identified]
Verlag Packt Publishing
Erscheinungsjahr 2023
2023
Umfang 1 online resource (345 pages)
Notiz / Fußnoten Includes bibliographical references and index
ISBN ISBN 978-1-80020-113-2
ISBN 978-1-80020-858-2
Systemvoraussetzungen $bMode of access: World Wide Web.
Klassifikation 060
Kurzbeschreibung Debugging Machine Learning Models with Python is a comprehensive guide that navigates you through the entire spectrum of mastering machine learning, from foundational concepts to advanced techniques. It goes beyond the basics to arm you with the expertise essential for building reliable, high-performance models for industrial applications. Whether you're a data scientist, analyst, machine learning engineer, or Python developer, this book will empower you to design modular systems for data preparation, accurately train and test models, and seamlessly integrate them into larger technologies. By bridging the gap between theory and practice, you'll learn how to evaluate model performance, identify and address issues, and harness recent advancements in deep learning and generative modeling using PyTorch and scikit-learn. Your journey to developing high quality models in practice will also encompass causal and human-in-the-loop modeling and machine learning explainability. With hands-on examples and clear explanations, you'll develop the skills to deliver impactful solutions across domains such as healthcare, finance, and e-commerce
SWB-Titel-Idn 1878365770
Signatur Packt EBS
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttps://portal.igpublish.com/iglibrary/search/PACKT0006901.html
Internetseite / Link Verlag
Kataloginformation500420033 Datensatzanfang . Kataloginformation500420033 Seitenanfang .
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