Ensemble Learning for AI Developers

Idioma: inglés

Editorial: Apress Jun 2020, 2020

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Use ensemble learning techniques and models to improve your machine learning results.Ensemble Learning for AI Developersstarts you at the beginning with an historical overview and explains key ensemble techniques and why they are needed. You then will learn how to change training data using bagging, bootstrap aggregating, random forest models, and cross-validation methods. Authors Kumar and Jain provide best practices to guide you in combining models and using tools to boost performance of your machine learning projects. They teach you how to effectively implement ensemble concepts such as stacking and boosting and to utilize popular libraries such as Keras, Scikit Learn, TensorFlow, PyTorch, and Microsoft LightGBM. Tips are presented to apply ensemble learning in different data science problems, including time series data, imaging data, and NLP. Recent advances in ensemble learning are discussed. Sample code is provided in the form of scripts and the IPython notebook.What You Will LearnUnderstand the techniques and methods utilized in ensemble learningUse bagging, stacking, and boosting to improve performance of your machine learning projects by combining models to decrease variance, improve predictions, and reduce biasEnhance your machine learning architecture with ensemble learningWho This Book Is ForData scientists and machine learning engineers keen on exploring ensemble learning 152 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9781484259399

Título
Ensemble Learning for AI Developers
Autor
Mayank Jain
Editorial
Apress Jun 2020
Año de publicación
2020
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
1484259394
ISBN 13
9781484259399
Peso del artículo
242 gramos
Dimensiones
235x155x9 mm

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