Modern Deep Learning for Tabular Data : Novel Approaches to Common Modeling Problems
Idioma: inglés
Editorial: Apress, 2022
- Tapa blanda
- Usado
Librería: Buchpark, Trebbin, AlemaniaBuchpark
Vendedor de IberLibro desde 30 de septiembre de 2021
Condición: Usado - Bueno
EUR 43,53
Cantidad disponible: 1 disponible
Añadir al carritoDescripción del artículo del vendedor
Zustand: Gut | Seiten: 872 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Deep learning is one of the most powerful tools in the modern artificial intelligence landscape. While having been predominantly applied to highly specialized image, text, and signal datasets, this book synthesizes and presents novel deep learning approaches to a seemingly unlikely domain ¿ tabular data. Whether for finance, business, security, medicine, or countless other domain, deep learning can help mine and model complex patterns in tabular data ¿ an incredibly ubiquitous form of structured data. Part I of the book offers a rigorous overview of machine learning principles, algorithms, and implementation skills relevant to holistically modeling and manipulating tabular data. Part II studies five dominant deep learning model designs ¿ Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Attention and Transformers, and Tree-Rooted Networks ¿ through both their ¿default¿ usage and their application to tabular data. Part III compounds the power of the previously covered methods by surveying strategies and techniques to supercharge deep learning systems: autoencoders, deep data generation, meta-optimization, multi-model arrangement, and neural network interpretability. Each chapter comes with extensive visualization, code, and relevant research coverage. Modern Deep Learning for Tabular Data is one of the first of its kind ¿ a wide exploration of deep learning theory and applications to tabular data, integrating and documenting novel methods and techniques in the field. This book provides a strong conceptual and theoretical toolkit to approach challenging tabular data problems. What You Will Learn Important concepts and developments in modern machine learning and deep learning, with a strong emphasis on tabular data applications. Understand the promising links between deep learning and tabular data, and when a deep learning approach is or isn¿t appropriate. Apply promising research and unique modeling approaches in real-world data contexts. Explore and engage with modern, research-backed theoretical advances on deep tabular modeling Utilize unique and successful preprocessing methods to prepare tabular data for successful modelling. Who This Book Is ForData scientists and researchers of all levels from beginner to advanced looking to level up results on tabular data with deep learning or to understand the theoretical and practical aspects of deep tabular modeling research. Applicable to readers seeking to apply deep learning to all sorts of complex tabular data contexts, including business, finance, medicine, education, and security.…
N° de ref. del artículo 40412700/3
- Título
- Modern Deep Learning for Tabular Data : Novel Approaches to Common Modeling Problems
- Autor
- Zian Wang, Andre Ye
- Editorial
- Apress
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- Gut
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 148428691X
- ISBN 13
- 9781484286913
- Catálogos de vendedores
- Bücher
Deep learning is one of the most powerful tools in the modern artificial intelligence landscape. While having been predominantly applied to highly specialized image, text, and signal datasets, this book synthesizes and presents novel deep learning approaches to a seemingly unlikely domain - tabular data. Whether for finance, business, security, medicine, or countless other domain, deep learning can help mine and model complex patterns in tabular data - an incredibly ubiquitous form of structured data.
Part I of the book offers a rigorous overview of machine learning principles, algorithms, and implementation skills relevant to holistically modeling and manipulating tabular data. Part II studies five dominant deep learning model designs - Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Attention and Transformers, and Tree-Rooted Networks - through both their 'default' usage and their application to tabular data. Part III compounds the power of the previously covered methods by surveying strategies and techniques to supercharge deep learning systems: autoencoders, deep data generation, meta-optimization, multi-model arrangement, and neural network interpretability. Each chapter comes with extensive visualization, code, and relevant research coverage.
Modern Deep Learning for Tabular Data is one of the first of its kind - a wide exploration of deep learning theory and applications to tabular data, integrating and documenting novel methods and techniques in the field. This book provides a strong conceptual and theoretical toolkit to approach challenging tabular data problems.- Important concepts and developments in modern machine learning and deep learning, with a strong emphasis on tabular data applications.
- Understand the promising links between deep learning and tabular data, and when a deep learning approach is or isn't appropriate.
- Apply promising research and unique modeling approaches in real-world data contexts.
- Explore and engage with modern, research-backed theoretical advances on deep tabular modeling
- Utilize unique and successful preprocessing methods to prepare tabular data for successful modelling.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Andre Ye is a deep learning researcher with a focus on building and training robust medical deep computer vision systems for uncertain, ambiguous, and unusual contexts. He has published another book with Apress, Modern Deep Learning Design and Applications, and writes short-form data science articles on his blog. In his spare time, Andre enjoys keeping up with current deep learning research and jamming to hard metal.
Andy Wang is a researcher and technical writer passionate about data science and machine learning. With extensive experiences in modern AI tools and applications, he has competed in various professional data science competitions while gaining hundreds and thousands of views across his published articles. His main focus lies in building versatile model pipelines for different problem settings including tabular and computer-vision related tasks. At other times while Andy is not writing or programming, he has a passion for piano and swimming.“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
Buchpark
Trebbin, Alemania
Vendedor de IberLibro desde 30 de septiembre de 2021
Tarifas de envío de Alemania a Estados Unidos de America
| Artículo | De 60 a 60 días hábiles | De 60 a 60 días hábiles |
|---|---|---|
| Primer artículo | EUR 105,00 | EUR 130,00 |
Métodos de pago
- Cheque
- Giro bancario
- PayPal
Descripción de la tienda
Seit über 30 Jahren handeln wir mit Büchern. Begonnen hat alles als kleiner Fachbuchhandel in Berlin. Heute sind wir spezialisiert auf den An- und Verkauf gebrauchter Bücher. Noch immer liegt unser Fokus dabei auf den Kategorien: Fachbuch und englischsprachige Literatur. Hinzu kommen Bücher aus allen anderen Genres, wie Belletristik, Biografien oder Kinderbücher. Unser oberstes Ziel ist dabei die Weiterverwendung von Dingen und die Schonung von Ressourcen. Neben dem Ankauf von privaten Büchern oder Haushaltsauflösungen kaufen wir bundesweit komplette Bibliotheken und Buchbestände von Institutionen auf, um diese nachhaltig ein weiteres Mal auf den Markt zu bringen. Parallel dazu bietet Buchpark die Möglichkeit, große Mengen einzulagern. Ganze Bibliotheken und umfangreiche Buchbestände werden von uns professionell auf Qualitätsmerkmale hin untersucht und sorgfältig für den Onlinehandel aufbereitet. Wir schenken Büchern ein zweites Leben.…
Información empresarial del vendedor
Buchpark GmbH
Krügerweg 1
Trebbin, Alemania 14959
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 Buchpark, Trebbin, 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:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- 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.