Hands-On Machine Learning with C++ : Build, train, and deploy end-to-end machine learning and deep learning pipelines
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2020
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
Vendedor de IberLibro desde 14 de agosto de 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Implement supervised and unsupervised machine learning algorithms using C++ libraries such as PyTorch C++ API, Caffe2, Shogun, Shark-ML, mlpack, and dlib with the help of real-world examples and datasetsKey Features- Become familiar with data processing, performance measuring, and model selection using various C++ libraries- Implement practical machine learning and deep learning techniques to build smart models- Deploy machine learning models to work on mobile and embedded devicesBook DescriptionC++ can make your machine learning models run faster and more efficiently. This handy guide will help you learn the fundamentals of machine learning (ML), showing you how to use C++ libraries to get the most out of your data. This book makes machine learning with C++ for beginners easy with its example-based approach, demonstrating how to implement supervised and unsupervised ML algorithms through real-world examples.This book will get you hands-on with tuning and optimizing a model for different use cases, assisting you with model selection and the measurement of performance. You'll cover techniques such as product recommendations, ensemble learning, and anomaly detection using modern C++ libraries such as PyTorch C++ API, Caffe2, Shogun, Shark-ML, mlpack, and dlib. Next, you'll explore neural networks and deep learning using examples such as image classification and sentiment analysis, which will help you solve various problems. Later, you'll learn how to handle production and deployment challenges on mobile and cloud platforms, before discovering how to export and import models using the ONNX format.By the end of this C++ book, you will have real-world machine learning and C++ knowledge, as well as the skills to use C++ to build powerful ML systems.What you will learn- Explore how to load and preprocess various data types to suitable C++ data structures- Employ key machine learning algorithms with various C++ libraries- Understand the grid-search approach to find the best parameters for a machine learning model- Implement an algorithm for filtering anomalies in user data using Gaussian distribution- Improve collaborative filtering to deal with dynamic user preferences- Use C++ libraries and APIs to manage model structures and parameters- Implement a C++ program to solve image classification tasks with LeNet architectureWho this book is forYou will find this C++ machine learning book useful if you want to get started with machine learning algorithms and techniques using the popular C++ language. As well as being a useful first course in machine learning with C++, this book will also appeal to data analysts, data scientists, and machine learning developers who are looking to implement different machine learning models in production using varied datasets and examples. Working knowledge of the C++ programming language is mandatory to get started with this book.…
N° de ref. del artículo 9781789955330
- Título
- Hands-On Machine Learning with C++ : Build, train, and deploy end-to-end machine learning and deep learning pipelines
- Autor
- Kirill Kolodiazhnyi
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1789955335
- ISBN 13
- 9781789955330
- Peso del artículo
- 978 gramos
- Dimensiones
- 235x191x29 mm
Implement supervised and unsupervised machine learning algorithms using C++ libraries such as PyTorch C++ API, Caffe2, Shogun, Shark-ML, mlpack, and dlib with the help of real-world examples and datasets
Key Features
- Become familiar with data processing, performance measuring, and model selection using various C++ libraries
- Implement practical machine learning and deep learning techniques to build smart models
- Deploy machine learning models to work on mobile and embedded devices
Book Description
C++ can make your machine learning models run faster and more efficiently. This handy guide will help you learn the fundamentals of machine learning (ML), showing you how to use C++ libraries to get the most out of your data. This book makes machine learning with C++ for beginners easy with its example-based approach, demonstrating how to implement supervised and unsupervised ML algorithms through real-world examples.
This book will get you hands-on with tuning and optimizing a model for different use cases, assisting you with model selection and the measurement of performance. You'll cover techniques such as product recommendations, ensemble learning, and anomaly detection using modern C++ libraries such as PyTorch C++ API, Caffe2, Shogun, Shark-ML, mlpack, and dlib. Next, you'll explore neural networks and deep learning using examples such as image classification and sentiment analysis, which will help you solve various problems. Later, you'll learn how to handle production and deployment challenges on mobile and cloud platforms, before discovering how to export and import models using the ONNX format.
By the end of this C++ book, you will have real-world machine learning and C++ knowledge, as well as the skills to use C++ to build powerful ML systems.
What you will learn
- Explore how to load and preprocess various data types to suitable C++ data structures
- Employ key machine learning algorithms with various C++ libraries
- Understand the grid-search approach to find the best parameters for a machine learning model
- Implement an algorithm for filtering anomalies in user data using Gaussian distribution
- Improve collaborative filtering to deal with dynamic user preferences
- Use C++ libraries and APIs to manage model structures and parameters
- Implement a C++ program to solve image classification tasks with LeNet architecture
Who this book is for
You will find this C++ machine learning book useful if you want to get started with machine learning algorithms and techniques using the popular C++ language. As well as being a useful first course in machine learning with C++, this book will also appeal to data analysts, data scientists, and machine learning developers who are looking to implement different machine learning models in production using varied datasets and examples. Working knowledge of the C++ programming language is mandatory to get started with this book.
Table of Contents
- Introduction to Machine Learning with C++
- Data Processing
- Measuring Performance and Selecting Models
- Clustering
- Anomaly Detection
- Dimensionality Reduction
- Classification
- Recommender Systems
- Ensemble Learning
- Neural Networks for Image Classification
- Sentiment Analysis with Recurrent Neural Networks
- Exporting and Importing Models
- Deploying Models on Mobile and Cloud Platforms
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Acerca del autor
Kirill Kolodiazhnyi is a seasoned software engineer with expertise in custom software development. He has several years of experience building machine learning models and data products using C++. He holds a bachelor degree in Computer Science from the Kharkiv National University of Radio-Electronics. He currently works in Kharkiv, Ukraine where he lives with his wife and daughter.
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§ 4 Garantía
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§ 5 Elección de la ley, lugar de cumplimiento, lugar de jurisdicción
(1)Se aplicará la legislación alemana. En el caso de los consumidores, esta elección de la ley aplicable solo se aplicará en la medida en que no se retire la protección otorgada por las disposiciones imperativas de la ley del Estado de residencia habitual del consumidor (principio de favorabilidad).
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(3)Las disposiciones de la Convención de las Naciones Unidas sobre los Contratos de Compraventa Internacional de Mercaderías no se aplicarán expresamente.
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- Información sobre la celebración del contrato
Los pasos técnicos para la conclusión del contrato, la conclusión del contrato en sí y las opciones de corrección se llevan a cabo de acuerdo con las disposiciones "Conclusión del contrato" de nuestros Términos y Condiciones Generales (Parte I.).
- Idioma del contrato, almacenamiento de texto del contrato
3.1. El idioma del contrato es el alemán.
3.2. El texto completo del contrato no será almacenado por nosotros. Antes de enviar el pedido, los datos del contrato se pueden imprimir o guardar electrónicamente a través de la función de impresión del navegador. Después de recibir el pedido por nuestra parte, los datos del pedido, la información legalmente prescrita para los contratos a distancia y los Términos y Condiciones Generales se le enviarán nuevamente por correo electrónico.
- Características esenciales de los bienes o servicios
Las características esenciales de los bienes y/o servicios se pueden encontrar en la oferta respectiva.
- Precios y condiciones de pago
5.1. Los precios indicados en las respectivas ofertas, así como los gastos de envío, representan los precios totales. Incluyen todos los componentes del precio, incluidos todos los impuestos aplicables.
5.2. Los gastos de envío incurridos no están incluidos en el precio de compra. Se pueden llamar a través de un botón designado correspondientemente en nuestro sitio web o en la oferta respectiva, se muestran por separado en el curso del proceso de pedido y deben ser asumidos por usted además, a menos que se haya prometido el envío gratuito.
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5.5. A menos que se indique lo contrario para los métodos de pago individuales, las reclamaciones de pago del contrato celebrado deben pagarse inmediatamente.
- Condiciones de entrega
6.1. Los términos de entrega, la fecha de entrega y, si corresponde, las restricciones de entrega existentes se pueden encontrar en un botón designado correspondientemente en nuestro sitio web o en la oferta respectiva.
6.2 En la medida en que no se especifique ningún otro plazo en la oferta respectiva o en el botón designado correspondientemente, la entrega de los bienes tendrá lugar dentro de los 3-5 días posteriores a la conclusión del contrato (en el caso del pago anticipado acordado, sin embargo, solo después del momento de su instrucción de pago).
tener empresas de transporte encargadas o cualquier otra persona designada para llevar a cabo el envío.
- Responsabilidad legal por defectos
La responsabilidad por defectos se rige por la disposición "Garantía" en nuestros Términos y Condiciones Generales (Parte I).
última actualización: 07/12/2017
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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