Machine Learning Algorithms in Depth
Vadim Smolyakov
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In den Warenkorb legenDevelop a mathematical intuition around machine learning algorithms to improve model performance and effectively troubleshoot complex ML problems. For intermediate machine learning practitioners familiar with linear algebra, probability, and basic calculus. Machine Learning Algorithms in Depth dives into the design and underlying principles of some of the most exciting machine learning (ML) algorithms in the world today. With a particular emphasis on probability-based algorithms, you will learn the fundamentals of Bayesian inference and deep learning. You will also explore the core data structures and algorithmic paradigms for machine learning. You will explore practical implementations of dozens of ML algorithms, including: Monte Carlo Stock Price SimulationImage Denoising using Mean-Field Variational InferenceEM algorithm for Hidden Markov ModelsImbalanced Learning, Active Learning and Ensemble LearningBayesian Optimisation for Hyperparameter TuningDirichlet Process K-Means for Clustering ApplicationsStock Clusters based on Inverse Covariance EstimationEnergy Minimisation using Simulated AnnealingImage Search based on ResNet Convolutional Neural NetworkAnomaly Detection in Time-Series using Variational Autoencoders Each algorithm is fully explored with both math and practical implementations so you can see how they work and put into action. About the technology Fully understanding how machine learning algorithms function is essential for any serious ML engineer. This vital knowledge lets you modify algorithms to your specific needs, understand the trade-offs when picking an algorithm for a project, and better interpret and explain your results to your stakeholders. This unique guide will take you from relying on one-size-fits-all ML libraries to developing your own algorithms to solve your business needs.
Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781633439214
For intermediate machine learning practitioners familiar with linear algebra, probability, and basic calculus.
Machine Learning Algorithms in Depth dives into the design and underlying principles of some of the most exciting machine learning (ML) algorithms in the world today.
With a particular emphasis on probability-based algorithms, you will learn the fundamentals of Bayesian inference and deep learning. You will also explore the core data structures and algorithmic paradigms for machine learning.
You will explore practical implementations of dozens of ML algorithms, including:
Each algorithm is fully explored with both math and practical implementations so you can see how they work and put into action.
Fully understanding how machine learning algorithms function is essential for any serious ML engineer. This vital knowledge lets you modify algorithms to your specific needs, understand the trade-offs when picking an algorithm for a project, and better interpret and explain your results to your stakeholders. This unique guide will take you from relying on one-size-fits-all ML libraries to developing your own algorithms to solve your business needs.
Vadim Smolyakov is a data scientist in Enterprise & Security DI R&D team at Microsoft. He is a former PhD student in AI at MIT CSAIL with research interests in Bayesian inference and deep learning. Prior to joining Microsoft, Vadim developed machine learning solutions in the e-commerce space.
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Um Ihr Widerrufsrecht auszuüben, müssen Sie uns, Rarewaves USA United, 10100 W Sample Rd, Ste 101, 33065, Coral Springs, Florida, U.S.A., 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.
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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.
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ENDE DER WIDERRUFSBELEHRUNG
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