Feature Engineering für modernes Machine Learning mit Scikit-Learn: Fortgeschrittene Data Science und praktische Anwendungen - Softcover
Inhaltsangabe
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Verwandeln Sie Rohdaten in leistungsstarke Features mit Feature Engineering für modernes maschinelles Lernen mit Scikit-Learn: Fortgeschrittene Datenwissenschaft und praktische Anwendungen. Dieser essentielle Leitfaden führt Sie über die Grundlagen hinaus und zeigt Ihnen, wie Sie Features erstellen, optimieren und automatisieren, die Machine-Learning-Modelle auf ein höheres Niveau heben. Mit Fokus auf praxisnahe Anwendungen und fortgeschrittene Techniken stattet dieses Buch Datenwissenschaftler, Machine-Learning-Ingenieure und Analyseexperten mit den Fähigkeiten aus, wirkungsvolle, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Warum fortgeschrittenes Feature Engineering unverzichtbar istIm maschinellen Lernen bestimmt die Qualität der Eingabedaten die Qualität der Ausgabeprognosen. Fortgeschrittenes Feature Engineering ist der Schlüssel zur Aufdeckung verborgener Muster und bedeutungsvoller Erkenntnisse in Ihren Daten, indem es diese in strukturierte Eingaben umwandelt, die die Modellleistung steigern. Dieses Buch bietet einen tiefen Einblick in die Erstellung und Verfeinerung von Features, die auf die einzigartigen Herausforderungen Ihrer Daten zugeschnitten sind, und stellt sicher, dass Modelle sowohl präzise als auch aufschlussreich sind.
Was Sie im Inneren entdecken werdenFeature Engineering für modernes maschinelles Lernen mit Scikit-Learn deckt jede Phase des fortgeschrittenen Feature Engineerings ab, von grundlegenden Transformationen bis hin zu automatisierten Pipelines und hochmodernen Tools:
- Automatisierung der Datenvorbereitung mit Scikit-Learn-Pipelines: Lernen Sie, reproduzierbare, automatisierte Workflows zu erstellen, die alles von der Skalierung und Kodierung bis zur Feature-Auswahl abdecken.
- Fortgeschrittene Feature-Erstellung und -Transformation: Beherrschen Sie komplexe Techniken wie polynomiale Features, Interaktionsterme und Dimensionsreduktion, die alle darauf ausgelegt sind, die Modellgenauigkeit zu verbessern.
- Branchenspezifische Fallstudien: Wenden Sie Feature-Engineering-Techniken auf reale Bereiche wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Kundensegmentierung an und gewinnen Sie Einblicke, wie sich Feature Engineering in verschiedenen Feldern anpassen lässt.
- Moderne Tools und Automatisierung mit AutoML: Erkunden Sie AutoML-Tools wie TPOT und Auto-sklearn, um die Feature-Auswahl und Modelloptimierung zu automatisieren, sodass Sie sich auf die wirkungsvollsten Features konzentrieren können.
- Feature Engineering für Deep Learning: Entdecken Sie maßgeschneiderte Techniken für neuronale Netze, einschließlich Datenerweiterung, Embeddings und Feature-Transformationen, die Deep-Learning-Workflows verbessern.
Wer sollte dieses Buch lesen
Ob Sie ein erfahrener Datenwissenschaftler sind oder ein fortgeschrittener Anfänger, der hochmoderne Fähigkeiten aufbauen möchte, dieses Buch bietet wesentliche Techniken für modernes maschinelles Lernen. Es ist ideal für jeden, der:
- Die Modellleistung durch wirkungsvolles Feature Engineering maximieren möchte.
- Effiziente, reproduzierbare Workflows mit Scikit-Learn aufbauen will.
- Fortgeschrittene Anwendungen in verschiedenen Domänen erkunden möchte.
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
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Feature Engineering für modernes Machine Learning mit Scikit-Learn: Fortgeschrittene Data Science und praktische Anwendungen
Anbieter: Buchpark, Trebbin, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 472 | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar. Bestandsnummer des Verkäufers 43795999/2
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