Real-World ML Projects: Hands-on Learning (AI from Scratch : Step-by-Step Guide to Mastering Artificial Intelligence)
Idioma: inglés
Editorial: Independently published, 2025
Serie: Libro 6 de 16 - AI from Scratch : Step-by-Step Guide to Mastering Artificial Intelligence
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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- Título
- Real-World ML Projects: Hands-on Learning (AI from Scratch : Step-by-Step Guide to Mastering Artificial Intelligence)
- Autor
- Gutiérrez, Gilbert
- Editorial
- Independently published
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798309675623
- Peso del artículo
- 1287 gramos
- Serie
- Libro 6 de 16: AI from Scratch : Step-by-Step Guide to Mastering Artificial Intelligence
This book, the sixth installment in the "AI from Scratch: Step-by-Step Guide to Mastering Artificial Intelligence" series, provides a structured, project-based approach to learning ML. Instead of just reading about algorithms, you'll work on industry-grade machine learning projects, covering everything from data collection and model training to deployment and scaling.
What You'll Learn:
- Data Preparation & Feature Engineering – Learn how to clean, preprocess, and engineer features from real-world datasets.
- Supervised & Unsupervised Learning – Implement regression, classification, clustering, and anomaly detection models.
- Deep Learning & NLP – Train CNNs for image recognition and build transformer-based NLP models.
- MLOps & Model Deployment – Use Flask, Docker, Kubernetes, and cloud platforms to deploy scalable ML models.
- 10 Real-World Projects – Solve industry-specific problems in finance, healthcare, retail, NLP, and Edge AI.
Hands-On Machine Learning Projects Include:
- Predicting House Prices – Train regression models and deploy a web-based prediction tool.
- Customer Churn Prediction – Analyze customer behavior and build a churn detection model.
- Sentiment Analysis on Social Media – Implement NLP techniques to classify positive and negative sentiments.
- Fraud Detection in Financial Transactions – Use anomaly detection to identify fraudulent activities.
- Demand Forecasting for Retail – Build time-series forecasting models to optimize inventory.
- Image Classification with CNNs – Train a deep learning model to classify images with high accuracy.
- Recommender System for E-Commerce – Implement collaborative and content-based filtering.
- Chatbot with NLP – Build and deploy a conversational AI chatbot.
- Autonomous Vehicle Simulation – Train reinforcement learning models for self-driving cars.
- Edge AI with TinyML – Deploy ML models on microcontrollers like Raspberry Pi and Arduino.
Why This Book?
- Hands-On Approach – Learn by doing with step-by-step guidance and real datasets.
- Industry-Relevant Skills – Gain experience with tools like TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, and more.
- Deployment Focus – Move beyond theory and learn to operationalize ML models.
- Cutting-Edge Topics – Explore AutoML, Large Language Models (LLMs), and Generative AI.
- Practical Code Examples – Get fully functional Python code for all projects.
Who Should Read This Book?
- Aspiring Data Scientists & ML Engineers – Build a portfolio with real-world projects.
- Software Developers – Learn to integrate machine learning into applications.
- Business Analysts & AI Enthusiasts – Apply ML to solve practical problems.
- Students & Researchers – Get hands-on experience with industry-standard ML techniques.
Turn Your Knowledge into Action!
By the end of this book, you’ll have built a portfolio of real-world ML projects, mastered the ML workflow, and gained the confidence to deploy models in production. If you're ready to bridge the gap between theory and practice, this book is your roadmap to becoming an industry-ready machine learning expert.
Start building real-world machine learning solutions today!
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Educational books, Textbooks, Fiction, Non- fictionInformación empresarial del vendedor
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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).
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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.
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