Machine Learning for Tabular Data
Idioma: inglés
Editorial: Manning Publications, US, 2025
- Tapa dura
- Nuevo
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Business runs on tabular data in databases, spreadsheets, and logs. Crunch that data using deep learning, gradient boosting, and other machine learning techniques.Every organization in the world stores data in tables. Advanced Analytics for Business reveals practical techniques for applying machine learning techniques like deep learning and gradient boosting to your company's rows and columns.Inside Advanced Analytics for Business you'll learn how to: Pick the right machine learning approach for your dataApply deep learning to tabular dataDeploy tabular machine learning locally and in the cloudPipelines to automatically train and maintain a model This book collects best practices, hard-won tips and tricks, and hands-on techniques for making sense of tabular data using advanced machine learning techniques. Inside, you'll discover how to use XGBoost and LightGBM on tabular data, optimize deep learning libraries like TensorFlow and PyTorch for tabular data, and use cloud tools like Vertex AI to create an automated MLOps pipeline.…
N° de ref. del artículo LU-9781633438545
- Título
- Machine Learning for Tabular Data
- Autor
- Mark Ryan, Luca Massaron
- Editorial
- Manning Publications, US
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- New
- Encuadernación
- Hardback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1633438546
- ISBN 13
- 9781633438545
- Peso del artículo
- 910 gramos
Business runs on tabular data in databases, spreadsheets, and logs. Crunch that data using deep learning, gradient boosting, and other machine learning techniques.
Every organization in the world stores data in tables. Advanced Analytics for Business reveals practical techniques for applying machine learning techniques like deep learning and gradient boosting to your company's rows and columns.
Inside Advanced Analytics for Business you'll learn how to:
- Pick the right machine learning approach for your data
- Apply deep learning to tabular data
- Deploy tabular machine learning locally and in the cloud
- Pipelines to automatically train and maintain a model
This book collects best practices, hard-won tips and tricks, and hands-on techniques for making sense of tabular data using advanced machine learning techniques. Inside, you'll discover how to use XGBoost and LightGBM on tabular data, optimize deep learning libraries like TensorFlow and PyTorch for tabular data, and use cloud tools like Vertex AI to create an automated MLOps pipeline.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Mark Ryan is a technical writing manager at Google. He studied computer science at the University of Waterloo and at the University of Toronto. In addition to a keen interest in deep learning with tabular data, Mark is interested in applications of large language models.
Luca Massaron is a data scientist with more than a decade of experience in transforming data into smarter artifacts, solving real-world problems, and generating value for businesses and stakeholders. He is the author of bestselling books on AI, machine learning, and algorithms.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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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.
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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.
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