Building Predictive Systems with TensorFlow and Scikit-Learn : Apply Data Transformation, Statistical Modeling, Neural Computation, Evaluation Strategies, and Automated Serving Workflows
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published Sep 2026, 2026
Serie: Libro 2 de 17 - Code, Build, Create: Essential Guide for Developers
- Tapa blanda
- Nuevo
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N° de ref. del artículo 9798175184434
- Título
- Building Predictive Systems with TensorFlow and Scikit-Learn : Apply Data Transformation, Statistical Modeling, Neural Computation, Evaluation Strategies, and Automated Serving Workflows
- Autor
- Kristian G. Schmitt
- Editorial
- Independently Published Sep 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798175184434
- Peso del artículo
- 867 gramos
- Dimensiones
- 279x216x20 mm
- Serie
- Libro 2 de 17: Code, Build, Create: Essential Guide for Developers
What if you could transform raw, complicated data into predictions that support smarter decisions? What if you could move beyond learning isolated concepts and actually understand how predictive solutions are designed, evaluated, and delivered to real applications? And what would become possible if you could confidently connect data preparation, modeling, neural computation, evaluation, and deployment into one practical workflow?
Building Predictive Systems with TensorFlow and Scikit-Learn by Kristian G. Schmitt explores these questions through a practical, engaging approach to modern predictive development.
Have you ever wondered what happens before a model makes its first prediction? How do you deal with missing values, inconsistent information, irrelevant variables, or poorly structured datasets? Which transformations can make your data more useful? How can you prepare information so that algorithms can discover meaningful patterns instead of learning from noise?
This book takes you through the essential challenges of preparing data for predictive applications while helping you understand why each stage matters.
But once your data is ready, another question emerges: which modeling approach should you choose?
Should you rely on statistical techniques, traditional algorithms, ensemble approaches, or neural computation? How do different methods respond to different problems? How can you train models effectively while reducing overfitting and improving their ability to handle unfamiliar information?
Rather than treating predictive technology as a collection of mysterious algorithms, this book encourages you to understand the reasoning behind practical modeling decisions.
With TensorFlow and Scikit-Learn as core development tools, you will explore techniques for constructing predictive workflows, experimenting with different approaches, and developing solutions capable of recognizing patterns and producing useful outputs.
Yet building a model is only part of the challenge.
What if a model performs exceptionally well during training but fails when presented with new information? How can you determine whether its results are genuinely reliable? Which evaluation techniques can reveal weaknesses that an impressive performance number might conceal? How should you compare competing approaches and determine where additional refinement is necessary?
Effective predictive development depends not only on creating models, but also on knowing how to question, test, validate, and improve their results.
The journey continues beyond experimentation. How do you take a trained model and make its predictions accessible to an application? What does it take to move from a development environment toward an automated serving workflow? How can repeatable processes make prediction delivery more practical and dependable?
This book connects these stages into a cohesive development perspective, helping you see how data transformation, statistical modeling, neural computation, evaluation strategies, and automated serving can work together.
Whether you are strengthening your programming knowledge, exploring practical data science, developing intelligent applications, or seeking a clearer path from experimentation to production, the questions remain important: How can you turn information into actionable predictions? How can you build models you can properly evaluate? And how can you transform those models into useful services?
If you are ready to explore the answers, Building Predictive Systems with TensorFlow and Scikit-Learn by Kristian G. Schmitt offers a practical starting point.
Start building, testing, refining, and delivering predictive solutions today—and discover what your data can make possible.
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Handelsregisternummer HRB 200691
Resolución alternativa de conflictos:
La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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