Machine learning techniques applied (85 resultados)
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Librería: HPB-Red, Dallas, TX, Estados Unidos de AmericaHPB-Red
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Librería: Books From California, Simi Valley, CA, Estados Unidos de AmericaBooks From California
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paperback. Condición: Good.
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paperback. Condición: Very Good.
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Condición: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.
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Librería: Vedams eBooks (P) Ltd, New Delhi, IndiaVedams eBooks (P) Ltd
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Soft cover. Condición: New. This book discusses how to apply machine learning to real-world problems by utilizing real-world data. In this book, you will investigate data sources, become acquainted with data pipelines, and practice how machine learning works through numerous examples and case studies. The book begins with high-l…evel concepts and implementation (with code!) and progresses towards the real-world of ML systems. It briefly discusses various concepts of Statistics and Linear Algebra. You will learn how to formulate a problem, collect data, build a model, and tune it. You will learn about use cases for data analytics, computer vision, and natural language processing. You will also explore nonlinear architecture, thus enabling you to build models with multiple inputs and outputs. You will get trained on creating a machine learning profile, various machine learning libraries, Statistics, and FAST API. Throughout the book, you will use Python to experiment with machine learning libraries such as Tensorflow, Scikit-learn, Spacy, and FastAI. The book will help train our models on both Kaggle and our datasets.
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- Primera edición
Librería: Textbooks_Source, Columbia, MO, Estados Unidos de AmericaTextbooks_Source
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Paperback. Condición: New. 1st ed. Ships in a BOX from Central Missouri! UPS shipping for most packages, (Priority Mail for AK/HI/APO/PO Boxes).
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- Primera edición
Librería: Textbooks_Source, Columbia, MO, Estados Unidos de AmericaTextbooks_Source
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EUR 26,63
Envío por EUR 3,49Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Paperback. Condición: Good. 1st ed. Ships in a BOX from Central Missouri! May not include working access code. Will not include dust jacket. Has used sticker(s) and some writing or highlighting. UPS shipping for most packages, (Priority Mail for AK/HI/APO/PO Boxes).
Editorial: Apress
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Librería: Academic Book Solutions, Medford, NY, Estados Unidos de AmericaAcademic Book Solutions
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paperback. Condición: LikeNew. Used Like New, no missing pages, no damage to binding, may have a remainder mark.
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Librería: ThriftBooks-Dallas, Dallas, TX, Estados Unidos de AmericaThriftBooks-Dallas
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Paperback. Condición: As New. No Jacket. Pages are clean and are not marred by notes or folds of any kind. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less.
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paperback. Condición: Very good condition. very clean,fast ship.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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EUR 40,96
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Condición: New.
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Librería: Lakeside Books, Benton Harbor, MI, Estados Unidos de AmericaLakeside Books
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Librería: medimops, Berlin, Alemaniamedimops
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EUR 32,18
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Condición: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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Condición: New.
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Librería: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, Estados Unidos de AmericaBargainBookStores
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Paperback or Softback. Condición: New. Applied Machine Learning Explainability Techniques: Make ML models explainable and trustworthy for practical applications using LIME, SHAP, and more. Book.
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Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
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Condición: New.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
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Librería: Rarewaves USA, OSWEGO, IL, Estados Unidos de AmericaRarewaves USA
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Paperback. Condición: New. Leverage top XAI frameworks to explain your machine learning models with ease and discover best practices and guidelines to build scalable explainable ML systemsKey FeaturesExplore various explainability methods for designing robust and scalable explainable ML systemsUse XAI frameworks such as LIME and… SHAP to make ML models explainable to solve practical problemsDesign user-centric explainable ML systems using guidelines provided for industrial applicationsBook DescriptionExplainable AI (XAI) is an emerging field that brings artificial intelligence (AI) closer to non-technical end users. XAI makes machine learning (ML) models transparent and trustworthy along with promoting AI adoption for industrial and research use cases.Applied Machine Learning Explainability Techniques comes with a unique blend of industrial and academic research perspectives to help you acquire practical XAI skills. You'll begin by gaining a conceptual understanding of XAI and why it's so important in AI. Next, you'll get the practical experience needed to utilize XAI in AI/ML problem-solving processes using state-of-the-art methods and frameworks. Finally, you'll get the essential guidelines needed to take your XAI journey to the next level and bridge the existing gaps between AI and end users.By the end of this ML book, you'll be equipped with best practices in the AI/ML life cycle and will be able to implement XAI methods and approaches using Python to solve industrial problems, successfully addressing key pain points encountered.What you will learnExplore various explanation methods and their evaluation criteriaLearn model explanation methods for structured and unstructured dataApply data-centric XAI for practical problem-solvingHands-on exposure to LIME, SHAP, TCAV, DALEX, ALIBI, DiCE, and othersDiscover industrial best practices for explainable ML systemsUse user-centric XAI to bring AI closer to non-technical end usersAddress open challenges in XAI using the recommended guidelinesWho this book is forThis book is for scientists, researchers, engineers, architects, and managers who are actively engaged in machine learning and related fields. Anyone who is interested in problem-solving using AI will benefit from this book. Foundational knowledge of Python, ML, DL, and data science is recommended. AI/ML experts working with data science, ML, DL, and AI will be able to put their knowledge to work with this practical guide. This book is ideal for you if you're a data and AI scientist, AI/ML engineer, AI/ML product manager, AI product owner, AI/ML researcher, and UX and HCI researcher.
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Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino UnidoRarewaves.com USA
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EUR 57,31
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Paperback. Condición: New. Leverage top XAI frameworks to explain your machine learning models with ease and discover best practices and guidelines to build scalable explainable ML systemsKey FeaturesExplore various explainability methods for designing robust and scalable explainable ML systemsUse XAI frameworks such as LIME and… SHAP to make ML models explainable to solve practical problemsDesign user-centric explainable ML systems using guidelines provided for industrial applicationsBook DescriptionExplainable AI (XAI) is an emerging field that brings artificial intelligence (AI) closer to non-technical end users. XAI makes machine learning (ML) models transparent and trustworthy along with promoting AI adoption for industrial and research use cases.Applied Machine Learning Explainability Techniques comes with a unique blend of industrial and academic research perspectives to help you acquire practical XAI skills. You'll begin by gaining a conceptual understanding of XAI and why it's so important in AI. Next, you'll get the practical experience needed to utilize XAI in AI/ML problem-solving processes using state-of-the-art methods and frameworks. Finally, you'll get the essential guidelines needed to take your XAI journey to the next level and bridge the existing gaps between AI and end users.By the end of this ML book, you'll be equipped with best practices in the AI/ML life cycle and will be able to implement XAI methods and approaches using Python to solve industrial problems, successfully addressing key pain points encountered.What you will learnExplore various explanation methods and their evaluation criteriaLearn model explanation methods for structured and unstructured dataApply data-centric XAI for practical problem-solvingHands-on exposure to LIME, SHAP, TCAV, DALEX, ALIBI, DiCE, and othersDiscover industrial best practices for explainable ML systemsUse user-centric XAI to bring AI closer to non-technical end usersAddress open challenges in XAI using the recommended guidelinesWho this book is forThis book is for scientists, researchers, engineers, architects, and managers who are actively engaged in machine learning and related fields. Anyone who is interested in problem-solving using AI will benefit from this book. Foundational knowledge of Python, ML, DL, and data science is recommended. AI/ML experts working with data science, ML, DL, and AI will be able to put their knowledge to work with this practical guide. This book is ideal for you if you're a data and AI scientist, AI/ML engineer, AI/ML product manager, AI product owner, AI/ML researcher, and UX and HCI researcher.
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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EUR 47,13
Envío por EUR 17,60Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: As New. Unread book in perfect condition.
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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EUR 51,49
Envío por EUR 14,05Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New. In.
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Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino UnidoChiron Media
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EUR 47,64
Envío por EUR 18,17Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Paperback. Condición: New.
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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EUR 50,65
Envío por EUR 17,60Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New.
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Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandaKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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EUR 58,42
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Condición: New. 2018. 1st ed. paperback. . . . . .
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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EUR 54,59
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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EUR 56,24
Envío por EUR 17,60Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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EUR 74,19
Envío por EUR 2,31Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New.
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Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
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EUR 76,58
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Condición: New.
Idioma: Inglés
Editorial: Independently published, 2023
Serie: AI & Machine Learning, Libro 1 de 2. Libro 1 de 2 - AI & Machine Learning
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Librería: Corner of a Foreign Field, Tokyo, TOKYO, JaponCorner of a Foreign Field
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EUR 67,57
Envío por EUR 10,50Se envía de Japon a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Soft cover. Condición: Very Good. No Jacket. 2020.Softcover.Very good condition. 255 pages.Ships from Japan.Usually ships in 1-2 working days.
