Active Machine Learning with Python
Margaux Masson-Forsythe
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In den Warenkorb legenHone your machine learning skills to unlock robust models with less data through active machine learning. Tame messy datasets, conquer concept drift, and drive ML productivity with Python's active learning toolkit.
Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781835464946
Use active machine learning with Python to improve the accuracy of predictive models, streamline the data analysis process, and adapt to evolving data trends, fostering innovation and progress across diverse fields
Building accurate machine learning models requires quality data-lots of it. However, for most teams, assembling massive datasets is time-consuming, expensive, or downright impossible. Led by Margaux Masson-Forsythe, a seasoned ML engineer and advocate for surgical data science and climate AI advancements, this hands-on guide to active machine learning demonstrates how to train robust models with just a fraction of the data using Python's powerful active learning tools.
You'll master the fundamental techniques of active learning, such as membership query synthesis, stream-based sampling, and pool-based sampling and gain insights for designing and implementing active learning algorithms with query strategy and Human-in-the-Loop frameworks. Exploring various active machine learning techniques, you'll learn how to enhance the performance of computer vision models like image classification, object detection, and semantic segmentation and delve into a machine AL method for selecting the most informative frames for labeling large videos, addressing duplicated data. You'll also assess the effectiveness and efficiency of active machine learning systems through performance evaluation.
By the end of the book, you'll be able to enhance your active learning projects by leveraging Python libraries, frameworks, and commonly used tools.
Ideal for data scientists and ML engineers aiming to maximize model performance while minimizing costly data labeling, this book is your guide to optimizing ML workflows and prioritizing quality over quantity. Whether you're a technical practitioner or team lead, you'll benefit from the proven methods presented in this book to slash data requirements and iterate faster.
Basic Python proficiency and familiarity with machine learning concepts such as datasets and convolutional neural networks is all you need to get started.
„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Wenn Sie Verbraucher sind, steht Ihnen ein Widerrufsrecht nach folgender Maßgabe zu. Verbraucher ist jede natürliche Person, die ein Rechtsgeschäft zu Zwecken abschließt, die überwiegend weder ihrer gewerblichen noch ihrer selbständigen beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können.
WIDERRUFSBELEHRUNG
Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, binnen 14 Tagen ohne Angabe von Gründen diesen Vertrag zu widerrufen.
Die Widerrufsfrist beträgt vierzehn Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Beförderer ist, die letzte Ware oder die letzte Teilsendung bzw. das letzte Stück in Besitz genommen haben bzw. hat.
Um Ihr Widerrufsrecht auszuüben, müssen Sie uns, Rarewaves.com UK, Unit 144 The Lightbox, 111 Power Road, W4 5PY, London, London, United Kingdom, mittels einer eindeutigen Erklärung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) über Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie können dafür das beigefügte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist. Sie können auch eine andere eindeutige Erklärung auf der Webseite "Meine Bestellungen" in Ihrem "Nutzerkonto" elektronisch ausfüllen und übermitteln. Machen Sie von dieser Möglichkeit Gebrauch, so werden wir Ihnen unverzüglich (z. B. per E-Mail) eine Bestätigung über den Eingang eines solchen Widerrufs übermitteln. Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
Folgen des Widerrufs
Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, günstigste Standardlieferung gewählt haben), unverzüglich und spätestens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag zurückzuzahlen, an dem die Mitteilung über Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. Für diese Rückzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der ursprünglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser Rückzahlung Entgelte berechnet. Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, welches der frühere Zeitpunkt ist. Sie haben die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an Rarewaves.com UK, Unit 144 The Lightbox, 111 Power Road, W4 5PY, London, London, United Kingdom, zurückzusenden oder zu übergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.
Sie tragen die unmittelbaren Kosten der Rücksendung der Waren. Sie müssen für einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Prüfung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zurückzuführen ist.
Ausnahmen vom Widerrufsrecht
Das Widerrufsrecht besteht nicht bzw. erlischt bei folgenden Verträgen:
ENDE DER WIDERRUFSBELEHRUNG
Muster-Widerrufsformular
(Wenn Sie den Vertrag widerrufen wollen, dann füllen Sie bitte dieses Formular aus und senden Sie es zurück)
An: (Rarewaves.com UK, Unit 144 The Lightbox, 111 Power Road, W4 5PY, London, London, United Kingdom)
Hiermit widerrufe(n) ich/wir* den von mir/uns* abgeschlossenen Vertrag über den Kauf der folgenden Waren*/ die Erbringung der folgenden Dienstleistung*
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Datum:
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