Adarsha (240 Ergebnisse)
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Time Series Algorithms Recipes 1st ed.
Kulkarni, Akshay R;shivananda, Adarsha;kulkarni, Anoosh;krishnan, V Adithya
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Time Series Algorithms Recipes 1st ed.
Kulkarni, Akshay R;shivananda, Adarsha;kulkarni, Anoosh;krishnan, V Adithya
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Time Series Algorithms Recipes: Implement Machine Learning and Deep Learning Techniques with Python
Kulkarni, Akshay R; Shivananda, Adarsha; Kulkarni, Anoosh; Krishnan, V Adithya
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Applied Recommender Systems with Python : Build Recommender Systems with Deep Learning, NLP and Graph-Based Techniques
Kulkarni, Akshay; Shivananda, Adarsha; Kulkarni, Anoosh; Krishnan, V Adithya
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Applied Recommender Systems with Python
V Adithya Krishnan, Akshay Kulkarni, Anoosh Kulkarni, Adarsha Shivananda
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Paperback. Zustand: New. This book will teach you how to build recommender systems with machine learning algorithms using Python. Recommender systems have become an essential part of every internet-based business today.You'll start by learning basic concepts of recommender systems, with an overview of different types of recommen…der engines and how they function. Next, you will see how to build recommender systems with traditional algorithms such as market basket analysis and content- and knowledge-based recommender systems with NLP. The authors then demonstrate techniques such as collaborative filtering using matrix factorization and hybrid recommender systems that incorporate both content-based and collaborative filtering techniques. This is followed by a tutorial on building machine learning-based recommender systems using clustering and classification algorithms like K-means and random forest. The last chapters cover NLP, deep learning, and graph-based techniques to build a recommender engine. Each chapter includes data preparation, multiple ways to evaluate and optimize the recommender systems, supporting examples, and illustrations.By the end of this book, you will understand and be able to build recommender systems with various tools and techniques with machine learning, deep learning, and graph-based algorithms.What You Will LearnUnderstand and implement different recommender systems techniques with PythonEmploy popular methods like content- and knowledge-based, collaborative filtering, market basket analysis, and matrix factorization Build hybrid recommender systems that incorporate both content-based and collaborative filteringLeverage machine learning, NLP, and deep learning for building recommender systemsWho This Book Is ForData scientists, machine learning engineers, and Python programmers interested in building and implementing recommender systems to solve problems.
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Hardcover. Zustand: As New.
Applied Recommender Systems with Python : Build Recommender Systems with Deep Learning, NLP and Graph-Based Techniques
Kulkarni, Akshay; Shivananda, Adarsha; Kulkarni, Anoosh; Krishnan, V Adithya
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Anbieter: California Books, Miami, FL, USACalifornia Books
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Zustand: New.
Applied Recommender Systems with Python: Build Recommender Systems with Deep Learning, NLP and Graph-Based Techniques
Kulkarni, Akshay; Shivananda, Adarsha; Kulkarni, Anoosh; Krishnan, V Adithya
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Anbieter: California Books, Miami, FL, USACalifornia Books
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Applied Recommender Systems with Python
V Adithya Krishnan, Akshay Kulkarni, Anoosh Kulkarni, Adarsha Shivananda
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Paperback. Zustand: New. This book will teach you how to build recommender systems with machine learning algorithms using Python. Recommender systems have become an essential part of every internet-based business today.You'll start by learning basic concepts of recommender systems, with an overview of different types of recommen…der engines and how they function. Next, you will see how to build recommender systems with traditional algorithms such as market basket analysis and content- and knowledge-based recommender systems with NLP. The authors then demonstrate techniques such as collaborative filtering using matrix factorization and hybrid recommender systems that incorporate both content-based and collaborative filtering techniques. This is followed by a tutorial on building machine learning-based recommender systems using clustering and classification algorithms like K-means and random forest. The last chapters cover NLP, deep learning, and graph-based techniques to build a recommender engine. Each chapter includes data preparation, multiple ways to evaluate and optimize the recommender systems, supporting examples, and illustrations.By the end of this book, you will understand and be able to build recommender systems with various tools and techniques with machine learning, deep learning, and graph-based algorithms.What You Will LearnUnderstand and implement different recommender systems techniques with PythonEmploy popular methods like content- and knowledge-based, collaborative filtering, market basket analysis, and matrix factorization Build hybrid recommender systems that incorporate both content-based and collaborative filteringLeverage machine learning, NLP, and deep learning for building recommender systemsWho This Book Is ForData scientists, machine learning engineers, and Python programmers interested in building and implementing recommender systems to solve problems.
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Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes KönigreichGreatBookPricesUK
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Zustand: As New. Unread book in perfect condition.
Applied Generative AI for Beginners: Practical Knowledge on Diffusion Models, ChatGPT, and Other LLMs
Kulkarni, Akshay,Shivananda, Adarsha,Kulkarni, Anoosh,Gudivada, Dilip
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paperback. Zustand: Acceptable. The innre rhinges have come unglued. The copy shows minor external wear, but is in otherwise very good condition.
Applied Generative AI for Beginners: Practical Knowledge on Diffusion Models, ChatGPT, and Other LLMs
Kulkarni, Akshay,Shivananda, Adarsha,Kulkarni, Anoosh,Gudivada, Dilip
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Anbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USABooks From California
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EUR 37,61
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paperback. Zustand: Good. Some shelf wear.
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Zustand: New.
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Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USAGreatBookPrices
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Anbieter: Lakeside Books, Benton Harbor, MI, USALakeside Books
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