Machine Learning for Tabular Data : Xgboost, Deep Learning, and AI
Sprache: Englisch
Verlag: Manning Publications Mär 2025, 2025
- Softcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer:in bei ZVAB seit 14. August 2006
Zustand: Neu
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Neuware - From the back cover: Advanced Analytics for Business teaches you to train insightful machine learning models on common tabular data such as spreadsheets, databases, and logs. It covers classic machine learning techniques like gradient boosting and more contemporary deep learning approaches. You'll find practical examples for every stage of the machine learning pipeline, such as using XGBoost and Keras to predict the prices of Airbnb listings in New York City and deploying a machine learning model on your local system with Flask. By the time you're finished, you'll be equipped with the skills to apply machine learning to the kinds of data you work with every day. About the reader: For readers experienced with Python and the basics of machine learning.
Bestandsnummer des Verkäufers 9781633438545
- Titel
- Machine Learning for Tabular Data : Xgboost, Deep Learning, and AI
- Autor
- Luca Massaron
- Verlag
- Manning Publications Mär 2025
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1633438546
- ISBN-13
- 9781633438545
- Artikelgewicht
- 870 Gramm
- Abmessungen
- 233x186x29 mm
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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Über die Autorin bzw. den Autor
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AHA-BUCH GmbH
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Shopbeschreibung
Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gründung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisgünstig wie möglich ihren Bücherwunsch zu erfüllen. Unsere Firma beschäftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine Wünsche! Auf über 3700 m2 Fläche haben wir über 100.000 Bücher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.
Spezialisierung
Kinderbücher & Kinderhör Casetten, German Books, Software, Natur & Tiere, Ratgeber, Sachbücher, Englische Bücher, Medizin & Gesundheit, Universität & StudiumUnternehmensdaten der Verkäuferin bzw. des Verkäufers
AHA-BUCH GmbH
Garlebsen 48
Einbeck, Deutschland 37574
Verkaufsbedingungen
Impressum
Gesetzliche Anbieterkennung:
AHA-BUCH GmbH
diese vertreten durch den Geschäftsführer Christel Glass
Garlebsen 48
37574 Einbeck
Deutschland
Telefon: 055639996039
Telefax: 055639995974
E-Mail: abebooks@aha-buch.de
USt-IdNr.: DE261904229
eingetragen im Handelsregister des Amtsgerichtes Göttingen
Handelsregisternummer HRB 200691
Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter https://ec.europa.eu/odr.
Wir sind seit 25.05.2018 Mitglied der Initiative "FairCommerce".
Nähere Informationen hierzu finden Sie unter www.fair-commerce.de.
Widerrufsrecht
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Informationen zum Widerrufsrecht
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Um die Widerrufsfrist einzuhalten, reicht es aus, dass Sie Ihre Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
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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 AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, 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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