The Regularization Cookbook: Explore practical recipes to improve the functionality of your ML models
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2023
- Tapa blanda
- Usado
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N° de ref. del artículo 46168033
- Título
- The Regularization Cookbook: Explore practical recipes to improve the functionality of your ML models
- Autor
- Vandenbussche, Vincent
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- As New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1837634084
- ISBN 13
- 9781837634088
Methodologies and recipes to regularize nearly any machine learning and deep learning model using cutting-edge technologies such as Stable Diffusion, GPT-3, and Unity
Key Features
- Learn how to diagnose whether regularization is needed for any machine learning model
- Regularize different types of ML models using a broad range of techniques and methods
- Get the best of your models using state of the art Computer Vision and NLP
Book Description
Deploying machine learning solutions is all about getting robust results on new, unseen data. To achieve such results, one way is regularization. Regularization can take many forms and can be used in many ways, and not all methods apply to all cases. This book aims at providing the right tools and methods to handle any case properly, with ready-to-use working codes as well as theoretical explanations whenever possible.
After an introduction to regularization and methods to diagnose when to use it, we will start implementing regularization techniques on linear models such as linear and logistic regression, and tree-based models such as random forest and gradient boosting.
The book will then introduce specific regularization methods based on data. High cardinality features and imbalanced datasets may require specific regularization methods that will be explored.
In the last four chapters, the book will cover regularization for deep learning models. After reviewing general methods that apply to any type of neural network, the book will dive into more NLP-specific methods for RNNs and transformers, as well as using BERT or GPT-3. We will close with regularization for Computer Vision, covering CNN specifics, as well as the use of generative models such as GANs and Stable Diffusion, and third-party software like Unity.
What you will learn
- How to diagnose overfitting properly and when regularization is needed
- Regularizing common linear models such as logistic regression
- Get a deeper knowledge of regularizing tree-based models such as XGBoost
- Leverage structured data to regularize ML models
- Learn general techniques to regularize deep learning models
- Discover specific regularization techniques for NLP problems using Transformers
- Understand the regularization in Computer Vision models and CNN architectures
- Apply cutting-edge computer vision regularization with generative models
Who This Book Is For
Whether you are a data scientist, a machine learning engineer, or just a machine learning enthusiast, if you want to get hands-on knowledge of the available methods to improve the performances of your models, this book is for you.
Basic, hands-on knowledge of Python is expected to get the most out of the proposed codes. Also, basic concepts of ML and DL are reminded to smooth the learning curve, no matter their level. This book is also aimed at experienced professionals willing to use state-of-the-art methods for regularization.
Table of Contents
- Overview of Regularization
- Regularization in ML
- Regularization with ML models
- Regularization with Tree based models
- Regularization with structured data
- Deep learning reminders
- Regularization of a vanilla neural network
- Regularization in NLP
- Regularization in Computer Vision
- Advanced Regularization in Computer Vision: synthetic image generation
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Acerca del autor
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Especialidad
TradeBooksInformación empresarial del vendedor
Far Corner Europe Limited
19-20 Bourne Court, 19-20 Bourne Court
Woodford Green, Reino Unido IG8 8HD
Condiciones de venta
Company Name: GreatBookPricesUK
Legal Entity: Far Corner Europe Limited
Address: 19-20 Bourne Court, Southend Road, Woodford Green Essex, UK IG8 8HD
Registration #: 10691061
Authorized representative: Danielle Hainsey
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 GreatBookPricesUK, Castle Donington, Derby, United Kingdom, 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.
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