Synthetic Data for Machine Learning : Revolutionize your approach to machine learning with this comprehensive conceptual guide
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2023
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Conquer data hurdles, supercharge your ML journey, and become a leader in your field with synthetic data generation techniques, best practices, and case studiesKey Features:Avoid common data issues by identifying and solving them using synthetic data-based solutionsMaster synthetic data generation approaches to prepare for the future of machine learningEnhance performance, reduce budget, and stand out from competitors using synthetic dataPurchase of the print or Kindle book includes a free PDF Elektronisches BuchBook Description:The machine learning (ML) revolution has made our world unimaginable without its products and services. However, training ML models requires vast datasets, which entails a process plagued by high costs, errors, and privacy concerns associated with collecting and annotating real data. Synthetic data emerges as a promising solution to all these challenges.This book is designed to bridge theory and practice of using synthetic data, offering invaluable support for your ML journey. Synthetic Data for Machine Learning empowers you to tackle real data issues, enhance your ML models' performance, and gain a deep understanding of synthetic data generation. You'll explore the strengths and weaknesses of various approaches, gaining practical knowledge with hands-on examples of modern methods, including Generative Adversarial Networks (GANs) and diffusion models. Additionally, you'll uncover the secrets and best practices to harness the full potential of synthetic data.By the end of this book, you'll have mastered synthetic data and positioned yourself as a market leader, ready for more advanced, cost-effective, and higher-quality data sources, setting you ahead of your peers in the next generation of ML.What You Will Learn:Understand real data problems, limitations, drawbacks, and pitfallsHarness the potential of synthetic data for data-hungry ML modelsDiscover state-of-the-art synthetic data generation approaches and solutionsUncover synthetic data potential by working on diverse case studiesUnderstand synthetic data challenges and emerging research topicsApply synthetic data to your ML projects successfullyWho this book is for:¿If you are a machine learning (ML) practitioner or researcher who wants to overcome data problems, this book is for you. Basic knowledge of ML and Python programming is required. The book is one of the pioneer works on the subject, providing leading-edge support for ML engineers, researchers, companies, and decision makers.…
N° de ref. del artículo 9781803245409
- Título
- Synthetic Data for Machine Learning : Revolutionize your approach to machine learning with this comprehensive conceptual guide
- Autor
- Abdulrahman Kerim
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1803245409
- ISBN 13
- 9781803245409
- Peso del artículo
- 399 gramos
- Dimensiones
- 235x191x11 mm
Conquer data hurdles, supercharge your ML journey, and become a leader in your field with synthetic data generation techniques, best practices, and case studies
Key Features
- Avoid common data issues by identifying and solving them using synthetic data-based solutions
- Master synthetic data generation approaches to prepare for the future of machine learning
- Enhance performance, reduce budget, and stand out from competitors using synthetic data
- Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook
Book Description
The machine learning (ML) revolution has made our world unimaginable without its products and services. However, training ML models requires vast datasets, which entails a process plagued by high costs, errors, and privacy concerns associated with collecting and annotating real data. Synthetic data emerges as a promising solution to all these challenges.
This book is designed to bridge theory and practice of using synthetic data, offering invaluable support for your ML journey. Synthetic Data for Machine Learning empowers you to tackle real data issues, enhance your ML models' performance, and gain a deep understanding of synthetic data generation. You’ll explore the strengths and weaknesses of various approaches, gaining practical knowledge with hands-on examples of modern methods, including Generative Adversarial Networks (GANs) and diffusion models. Additionally, you’ll uncover the secrets and best practices to harness the full potential of synthetic data.
By the end of this book, you’ll have mastered synthetic data and positioned yourself as a market leader, ready for more advanced, cost-effective, and higher-quality data sources, setting you ahead of your peers in the next generation of ML.
What you will learn
- Understand real data problems, limitations, drawbacks, and pitfalls
- Harness the potential of synthetic data for data-hungry ML models
- Discover state-of-the-art synthetic data generation approaches and solutions
- Uncover synthetic data potential by working on diverse case studies
- Understand synthetic data challenges and emerging research topics
- Apply synthetic data to your ML projects successfully
Who this book is for
If you are a machine learning (ML) practitioner or researcher who wants to overcome data problems, this book is for you. Basic knowledge of ML and Python programming is required. The book is one of the pioneer works on the subject, providing leading-edge support for ML engineers, researchers, companies, and decision makers.
Table of Contents
- Machine Learning and the Need for Data
- Annotating Real Data
- Privacy Issues in Real Data
- An Introduction to Synthetic Data
- Synthetic Data as a Solution
- Leveraging Simulators and Rendering Engines to Generate Synthetic Data
- Exploring Generative Adversarial Networks
- Video Games as a Source of Synthetic Data
- Exploring Diffusion Models for Synthetic Data
- Case Study 1 – Computer Vision
- Case Study 2 – Natural Language Processing
- Case Study 3 – Predictive Analytics
- Best Practices for Applying Synthetic Data
- Synthetic-to-Real Domain Adaptation
- Diversity Issues in Synthetic Data
- Photorealism in Computer Vision
- Conclusion
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Handelsregisternummer HRB 200691
Resolución alternativa de conflictos:
La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
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:
- 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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