Data Augmentation with Python : Enhance deep learning accuracy with data augmentation methods for image, text, audio, and tabular data
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2023
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Boost your AI and generative AI accuracy using real-world datasets with over 150 functional object-oriented methods and open source librariesPurchase of the print or Kindle book includes a free PDF Elektronisches BuchKey Features:Explore beautiful, customized charts and infographics in full colorWork with fully functional OO code using open source libraries in the Python Notebook for each chapterUnleash the potential of real-world datasets with practical data augmentation techniquesBook Description:Data is paramount in AI projects, especially for deep learning and generative AI, as forecasting accuracy relies on input datasets being robust. Acquiring additional data through traditional methods can be challenging, expensive, and impractical, and data augmentation offers an economical option to extend the dataset.The book teaches you over 20 geometric, photometric, and random erasing augmentation methods using seven real-world datasets for image classification and segmentation. You'll also review eight image augmentation open source libraries, write object-oriented programming (OOP) wrapper functions in Python Not Elektronisches Buch, view color image augmentation effects, analyze safe levels and biases, as well as explore fun facts and take on fun challenges. As you advance, you'll discover over 20 character and word techniques for text augmentation using two real-world datasets and excerpts from four classic books. The chapter on advanced text augmentation uses machine learning to extend the text dataset, such as Transformer, Word2vec, BERT, GPT-2, and others. While chapters on audio and tabular data have real-world data, open source libraries, amazing custom plots, and Python Notebook, along with fun facts and challenges.By the end of this book, you will be proficient in image, text, audio, and tabular data augmentation techniques.What You Will Learn:Write OOP Python code for image, text, audio, and tabular dataAccess over 150,000 real-world datasets from the Kaggle websiteAnalyze biases and safe parameters for each augmentation methodVisualize data using standard and exotic plots in colorDiscover 32 advanced open source augmentation librariesExplore machine learning models, such as BERT and TransformerMeet Pluto, an imaginary digital coding companionExtend your learning with fun facts and fun challengesWho this book is for:This book is for data scientists and students interested in the AI discipline. Advanced AI or deep learning skills are not required; however, knowledge of Python programming and familiarity with Jupyter Not Elektronisches Buch are essential to understanding the topics covered in this book.…
N° de ref. del artículo 9781803246451
- Título
- Data Augmentation with Python : Enhance deep learning accuracy with data augmentation methods for image, text, audio, and tabular data
- Autor
- Duc Haba
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1803246456
- ISBN 13
- 9781803246451
- Peso del artículo
- 733 gramos
- Dimensiones
- 235x191x22 mm
Boost your AI and generative AI accuracy using real-world datasets with over 150 functional object-oriented methods and open source libraries
Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook
Key Features
- Explore beautiful, customized charts and infographics in full color
- Work with fully functional OO code using open source libraries in the Python Notebook for each chapter
- Unleash the potential of real-world datasets with practical data augmentation techniques
Book Description
Data is paramount in AI projects, especially for deep learning and generative AI, as forecasting accuracy relies on input datasets being robust. Acquiring additional data through traditional methods can be challenging, expensive, and impractical, and data augmentation offers an economical option to extend the dataset.
The book teaches you over 20 geometric, photometric, and random erasing augmentation methods using seven real-world datasets for image classification and segmentation. You’ll also review eight image augmentation open source libraries, write object-oriented programming (OOP) wrapper functions in Python Notebooks, view color image augmentation effects, analyze safe levels and biases, as well as explore fun facts and take on fun challenges. As you advance, you’ll discover over 20 character and word techniques for text augmentation using two real-world datasets and excerpts from four classic books. The chapter on advanced text augmentation uses machine learning to extend the text dataset, such as Transformer, Word2vec, BERT, GPT-2, and others. While chapters on audio and tabular data have real-world data, open source libraries, amazing custom plots, and Python Notebook, along with fun facts and challenges.
By the end of this book, you will be proficient in image, text, audio, and tabular data augmentation techniques.
What you will learn
- Write OOP Python code for image, text, audio, and tabular data
- Access over 150,000 real-world datasets from the Kaggle website
- Analyze biases and safe parameters for each augmentation method
- Visualize data using standard and exotic plots in color
- Discover 32 advanced open source augmentation libraries
- Explore machine learning models, such as BERT and Transformer
- Meet Pluto, an imaginary digital coding companion
- Extend your learning with fun facts and fun challenges
Who this book is for
This book is for data scientists and students interested in the AI discipline. Advanced AI or deep learning skills are not required; however, knowledge of Python programming and familiarity with Jupyter Notebooks are essential to understanding the topics covered in this book.
Table of Contents
- Data Augmentation Made Easy
- Biases in Data Augmentation
- Image Augmentation for Classification
- Image Augmentation for Segmentation
- Text Augmentation
- Text Augmentation with Machine Learning
- Audio Data Augmentation
- Audio Data Augmentation with Spectrogram
- Tabular Data Augmentation
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Acerca del autor
Mr. Duc Haba is a lifelong technologist and researcher specializing in Deep Learning and Generative AI. He has been a programmer, Enterprise Mobility Solution Architect, AI Solution Architect, Principal, VP, CTO, and CEO. The companies range from startups and IPOs to enterprise companies.
Duc’s career started with Xerox Palo Alto Research Center (PARC), researching expert systems (ruled-based) for Xerox copier diagnostics. After PARC, he joined Oracle, following Viant Consulting as a founding member. He jumped headfirst into the entrepreneurial culture in Silicon Valley. There were slightly more failures than successes, but the highlights are working with Oracle, Viant, and RRKidz. Currently, he is happy working at YML as the AI Solution Architect.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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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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- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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