Cracking the Machine Learning Code: Technicality or Innovation?

Idioma: inglés

Editorial: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore Mai 2024, 2024

9819727197 / 9789819727193

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 148 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9789819727193

Título
Cracking the Machine Learning Code: Technicality or Innovation?
Autor
Kc Santosh
Editorial
Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore Mai 2024
Año de publicación
2024
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
9819727197
ISBN 13
9789819727193
Peso del artículo
422 gramos
Dimensiones
241x160x14 mm

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