Neuware - Learn how machine learning algorithms work from the ground up so you can effectively troubleshoot your models and improve their performance.Fully understanding how machine learning algorithms function is essential for any serious ML engineer. In Machine Learning Algorithms in Depth you ll explore practical implementations of dozens of ML algorithms including: Monte Carlo Stock Price Simulation Image Denoising using Mean-Field Variational Inference EM algorithm for Hidden Markov Models Imbalanced Learning, Active Learning and Ensemble Learning Bayesian Optimization for Hyperparameter Tuning Dirichlet Process K-Means for Clustering Applications Stock Clusters based on Inverse Covariance Estimation Energy Minimization using Simulated Annealing Image Search based on ResNet Convolutional Neural Network Anomaly Detection in Time-Series using Variational Autoencoders 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 probabilistic algorithms, you ll learn the fundamentals of Bayesian inference and deep learning. You ll also explore the core data structures and algorithmic paradigms for machine learning. Each algorithm is fully explored with both math and practical implementations so you can see how they work and how they re put into action. Purchase of the print book includes a free Elektronisches Buch in PDF and ePub formats from Manning Publications. About the technology Learn how machine learning algorithms work from the ground up so you can effectively troubleshoot your models and improve their performance. This book guides you from the core mathematical foundations of the most important ML algorithms to their Python implementations, with a particular focus on probability-based methods. About the book Machine Learning Algorithms in Depth dissects and explains dozens of algorithms across a variety of applications, including finance, computer vision, and NLP. Each algorithm is mathematically derived, followed by its hands-on Python implementation along with insightful code annotations and informative graphics. You ll especially appreciate author Vadim Smolyakov s clear interpretations of Bayesian algorithms for Monte Carlo and Markov models. What's inside Monte Carlo stock price simulation EM algorithm for hidden Markov models Imbalanced learning, active learning, and ensemble learning Bayesian optimization for hyperparameter tuning Anomaly detection in time-series About the reader For machine learning practitioners familiar with linear algebra, probability, and basic calculus. About the author Vadim Smolyakov is a data scientist in the Enterprise & Security DI R&D team at Microsoft. Table of Contents PART 1 1 Machine learning algorithms 2 Markov chain Monte Carlo 3 Variational inference 4 Software implementation PART 2 5 Classification algorithms 6 Regression algorithms 7 Selected supervised learning algorithms PART 3 8 Fundamental unsupervised learning algorithms 9 Selected unsupervised learning algorithms PART 4 10 Fundamental deep learning algorithms 11 Advanced deep learning algorithms.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9781633439214

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Bibliografische Details

Titel: Machine Learning Algorithms in Depth
Verlag: Manning Publications Aug 2024
Erscheinungsjahr: 2024
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1633439216
ISBN-13: 9781633439214
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 232 mm, H�he: 185 mm, Tiefe: 17 mm
Gewicht: 566 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Develop 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 Simulation
Image Denoising using Mean-Field Variational Inference
EM algorithm for Hidden Markov Models
Imbalanced Learning, Active Learning and Ensemble Learning
Bayesian Optimisation for Hyperparameter Tuning
Dirichlet Process K-Means for Clustering Applications
Stock Clusters based on Inverse Covariance Estimation
Energy Minimisation using Simulated Annealing
Image Search based on ResNet Convolutional Neural Network
Anomaly 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.

�ber die Autorin bzw. den Autor

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.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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