Machine Learning for Tabular Data (Hardcover)
Sprache: Englisch
Verlag: Manning Publications, New York, 2025
- Hardcover
- Neu
Anbieter: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, USAGrand Eagle Retail
Verkäufer:in bei AbeBooks seit 12. Oktober 2005
Zustand: Neu
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Hardcover. Business runs on tabular data in databases, spreadsheets, and logs. Crunch that data using deep learning, gradient boosting, and other machine learning techniques.Every organization in the world stores data in tables. Advanced Analytics for Business reveals practical techniques for applying machine learning techniques like deep learning and gradient boosting to your company's rows and columns.Inside Advanced Analytics for Business you'll learn how to: Pick the right machine learning approach for your dataApply deep learning to tabular dataDeploy tabular machine learning locally and in the cloudPipelines to automatically train and maintain a model This book collects best practices, hard-won tips and tricks, and hands-on techniques for making sense of tabular data using advanced machine learning techniques. Inside, you'll discover how to use XGBoost and LightGBM on tabular data, optimize deep learning libraries like TensorFlow and PyTorch for tabular data, and use cloud tools like Vertex AI to create an automated MLOps pipeline. Business runs on tabular data in databases, spreadsheets, and logs. Crunch that data using deep learning, gradient boosting, and other machine learning techniques. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9781633438545
- Titel
- Machine Learning for Tabular Data (Hardcover)
- Autor
- Mark Ryan
- Verlag
- Manning Publications, New York
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Zustand
- new
- Einband
- Hardcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1633438546
- ISBN-13
- 9781633438545
Machine Learning for Tabular Data teaches you to train insightful machine learning models on common tabular business data sources such as spreadsheets, databases, and logs. You’ll discover how to use XGBoost and LightGBM on tabular data, optimize deep learning libraries like TensorFlow and PyTorch for tabular data, and use cloud tools like Vertex AI to create an automated MLOps pipeline.
Machine Learning for Tabular Data will teach you how to:
- Pick the right machine learning approach for your data
- Apply deep learning to tabular data
- Deploy tabular machine learning locally and in the cloud
- Pipelines to automatically train and maintain a model
Foreword by Antonio Gulli.
About the technology
Machine learning can accelerate everyday business chores like account reconciliation, demand forecasting, and customer service automation—not to mention more exotic challenges like fraud detection, predictive maintenance, and personalized marketing. This book shows you how to unlock the vital information stored in spreadsheets, ledgers, databases and other tabular data sources using gradient boosting, deep learning, and generative AI.
About the book
Machine Learning for Tabular Data delivers practical ML techniques to upgrade every stage of the business data analysis pipeline. In it, you’ll explore examples like using XGBoost and Keras to predict short-term rental prices, deploying a local ML model with Python and Flask, and streamlining workflows using large language models (LLMs). Along the way, you’ll learn to make your models both more powerful and more explainable.
What's inside
- Master XGBoost
- Apply deep learning to tabular data
- Deploy models locally and in the cloud
- Build pipelines to train and maintain models
For readers experienced with Python and the basics of machine learning.
About the author
Mark Ryan is the AI Lead of the Developer Knowledge Platform at Google. A three-time Kaggle Grandmaster, Luca Massaron is a Google Developer Expert (GDE) in machine learning and AI. He has published 17 other books.
Table of Contents
Part 1
1 Understanding tabular data
2 Exploring tabular datasets
3 Machine learning vs. deep learning
Part 2
4 Classical algorithms for tabular data
5 Decision trees and gradient boosting
6 Advanced feature processing methods
7 An end-to-end example using XGBoost
Part 3
8 Getting started with deep learning with tabular data
9 Deep learning best practices
10 Model deployment
11 Building a machine learning pipeline
12 Blending gradient boosting and deep learning
A Hyperparameters for classical machine learning models
B K-nearest neighbors and support vector machines
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Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, was eher eintritt.
Sie müssen die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an Grand Eagle Retail, Bensenville, Illinois, U.S.A., zurücksenden oder übergeben. Die Frist ist eingehalten, wenn Sie die Ware vor Ablauf der Frist von 14 Tagen zurücksenden. Sie müssen die direkten Kosten der Rücksendung der Waren tragen. Sie haften nur für einen etwaigen Wertverlust der Waren, der auf eine Behandlung zurückzuführen ist, die nicht zur Prüfung der Art, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren erforderlich ist.
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