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Feature Engineering pour le Machine Learning moderne avec Scikit-Learn: Science des données avancée et applications pratiques (French Edition) - Softcover
Synopsis
Ce livre offre un accès gratuit à notre plateforme d'apprentissage en ligne, qui comprend :
🟩 Dépôt de code gratuit avec tous les blocs de code utilisés dans ce livre
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Libérez la puissance de l'ingénierie des caractéristiques pour l'apprentissage automatique de pointe
Transformez des données brutes en caractéristiques puissantes. Ce guide essentiel va au-delà des bases, vous enseignant comment créer, optimiser et automatiser des caractéristiques qui élèvent les modèles d'apprentissage automatique. Ce livre équipe les scientifiques des données, les ingénieurs en apprentissage automatique et les professionnels de l'analyse avec les compétences nécessaires pour prendre des décisions impactantes basées sur les données.
Pourquoi l'ingénierie avancée des caractéristiques est essentielle
Dans l'apprentissage automatique, la qualité des données d'entrée détermine la qualité des prédictions de sortie. L'ingénierie avancée des caractéristiques est la clé pour découvrir des motifs cachés et obtenir des informations significatives à partir de vos données, en les transformant en entrées structurées qui améliorent les performances du modèle.
Ce que vous découvrirez à l'intérieur
Ce livre couvre toutes les étapes de l'ingénierie avancée des caractéristiques, des transformations fondamentales aux pipelines automatisés et aux outils de pointe :
- Automatisation de la préparation des données avec les Pipelines de Scikit-Learn : Apprenez à créer des flux de travail reproductibles et automatisés qui gèrent tout, de la mise à l'échelle et du codage à la sélection des caractéristiques.
- Création et transformation avancées de caractéristiques : Maîtrisez des techniques complexes telles que les caractéristiques polynomiales, les termes d'interaction et la réduction de dimensionnalité, le tout conçu pour améliorer la précision du modèle.
- Études de cas spécifiques à l'industrie : Appliquez des techniques d'ingénierie des caractéristiques à des domaines du monde réel tels que la santé, le commerce de détail et la segmentation de la clientèle, en obtenant des informations sur la façon dont l'ingénierie des caractéristiques s'adapte à différents domaines.
- Outils modernes et automatisation avec AutoML : Explorez des outils AutoML tels que TPOT et Auto-sklearn pour automatiser la sélection des caractéristiques et l'optimisation des modèles, vous permettant de vous concentrer sur les caractéristiques à plus fort impact.
- Ingénierie des caractéristiques pour l'apprentissage profond : Découvrez des techniques adaptées aux réseaux neuronaux, notamment l'augmentation des données, les embeddings et les transformations de caractéristiques qui améliorent les flux de travail d'apprentissage profond.
Qui devrait lire ce livre ?
Que vous soyez un scientifique des données expérimenté ou un débutant avancé cherchant à développer des compétences de pointe, ce livre fournit des techniques essentielles pour l'apprentissage automatique moderne. Il est idéal pour quiconque souhaite :
- Maximiser les performances du modèle grâce à une ingénierie des caractéristiques percutante.
- Construire des flux de travail efficaces et reproductibles avec Scikit-Learn.
- Explorer des applications avancées dans plusieurs domaines.
Élevez vos modèles avec l'ingénierie avancée des caractéristiques
Ce livre est plus qu'un guide : c'est une boîte à outils pour créer les transformations de données qui alimentent des modèles hautement performants. Équipez-vous des dernières techniques, outils et connaissances pour relever avec confiance les défis de la science des données du monde réel et libérer tout le potentiel de vos projets d'apprentissage automatique.
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Feature Engineering pour le Machine Learning moderne avec Scikit-Learn (Paperback)
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Feature Engineering pour le Machine Learning moderne avec Scikit-Learn
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Feature Engineering pour le Machine Learning moderne avec Scikit-Learn
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Paperback. Condition: new. Paperback. Ce livre offre un acces gratuit a notre plateforme d'apprentissage en ligne, qui comprend: Depot de code gratuit avec tous les blocs de code utilises dans ce livre Acces aux chapitres gratuits de toute notre bibliotheque de livres de programmation publies Support client premium gratuit Et bien plus encore.Liberez la puissance de l'ingenierie des caracteristiques pour l'apprentissage automatique de pointeTransformez des donnees brutes en caracteristiques puissantes. Ce guide essentiel va au-dela des bases, vous enseignant comment creer, optimiser et automatiser des caracteristiques qui elevent les modeles d'apprentissage automatique. Ce livre equipe les scientifiques des donnees, les ingenieurs en apprentissage automatique et les professionnels de l'analyse avec les competences necessaires pour prendre des decisions impactantes basees sur les donnees.Pourquoi l'ingenierie avancee des caracteristiques est essentielleDans l'apprentissage automatique, la qualite des donnees d'entree determine la qualite des predictions de sortie. L'ingenierie avancee des caracteristiques est la cle pour decouvrir des motifs caches et obtenir des informations significatives a partir de vos donnees, en les transformant en entrees structurees qui ameliorent les performances du modele.Ce que vous decouvrirez a l'interieurCe livre couvre toutes les etapes de l'ingenierie avancee des caracteristiques, des transformations fondamentales aux pipelines automatises et aux outils de pointe: Automatisation de la preparation des donnees avec les Pipelines de Scikit-Learn: Apprenez a creer des flux de travail reproductibles et automatises qui gerent tout, de la mise a l'echelle et du codage a la selection des caracteristiques.Creation et transformation avancees de caracteristiques: Maitrisez des techniques complexes telles que les caracteristiques polynomiales, les termes d'interaction et la reduction de dimensionnalite, le tout concu pour ameliorer la precision du modele.Etudes de cas specifiques a l'industrie: Appliquez des techniques d'ingenierie des caracteristiques a des domaines du monde reel tels que la sante, le commerce de detail et la segmentation de la clientele, en obtenant des informations sur la facon dont l'ingenierie des caracteristiques s'adapte a differents domaines.Outils modernes et automatisation avec AutoML: Explorez des outils AutoML tels que TPOT et Auto-sklearn pour automatiser la selection des caracteristiques et l'optimisation des modeles, vous permettant de vous concentrer sur les caracteristiques a plus fort impact.Ingenierie des caracteristiques pour l'apprentissage profond: Decouvrez des techniques adaptees aux reseaux neuronaux, notamment l'augmentation des donnees, les embeddings et les transformations de caracteristiques qui ameliorent les flux de travail d'apprentissage profond.Qui devrait lire ce livre ?Que vous soyez un scientifique des donnees experimente ou un debutant avance cherchant a developper des competences de pointe, ce livre fournit des techniques essentielles pour l'apprentissage automatique moderne. Il est ideal pour quiconque souhaite: Maximiser les performances du modele grace a une ingenierie des caracteristiques percutante.Construire des flux de travail efficaces et reproductibles avec Scikit-Learn.Explorer des applications avancees dans plusieurs domaines.Elevez vos modeles avec l'ingenierie avancee des caracteristiquesCe livre est plus qu'un guide: c'est une boite a outils pour creer les transformations de donnees qui alimentent Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Seller Inventory # 9798901488904
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