Ankur a patel (24 Ergebnisse)

Paperback. Zustand: Fair. Many industry experts consider unsupervised learning the next frontier in artificial intelligence, one that may hold the key to general artificial intelligence. Author Ankur Patel shows you how to apply unsupervised learning using two simple, production-ready Python frameworks: Scikit-learn and TensorFlow using Keras.…

Paperback. Zustand: Good. No Jacket. Pages can have notes/highlighting. Spine may show signs of wear. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less.

Zustand: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present.

Zustand: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.

PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.

Zustand: New. In English.

Paperback. Zustand: Brand New. 337 pages. 9.00x7.00x0.75 inches. In Stock.

Paperback. Zustand: Brand New. 350 pages. 9.19x7.00x0.70 inches. In Stock.

Zustand: New.

Zustand: NEW.

Zustand: New. In English.

Kartoniert / Broschiert. Zustand: New. Many industry experts consider unsupervised learning the next frontier in artificial intelligence, one that may hold the key to general artificial intelligence. Author Ankur Patel shows you how to apply unsupervised learning using two simple, production-rea.

Zustand: New. 2019. 1st Edition. Paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.

Zustand: Gut. Zustand: Gut | Seiten: 333 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | NLP is one of the hottest topics in AI today. Having lagged for years behind other deep learning fields such as computer vision, NLP only recently gained mainstream popularity. Google, Facebook, and OpenAI have open-sourced large pretrained language models, but many organizations today still struggle with building and adopting NLP applications. This hands-on guide helps you learn the process quickly.If you have a basic to intermediate understanding of machine learning and programming experience with Python, you'll learn how to build and deploy real-world NLP applications in your organization. Authors Ankur Patel and Ajay Uppili Arasanipalai walk you through the process without bogging you down in theory.Understand how state-of-the-art NLP models workLearn the tools of the trade, including frameworks popular todayPerform NLP tasks such as text classification, semantic search, and reading comprehensionSolve problems using new models like transformers and techniques such as transfer learningBuild NLP models from scratch with performance comparable or superior to out-of-the-box systemsDeploy your models to production and maintain their performanceImplement a suite of NLP algorithms using Python and PyTorch.…

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - NLP is one of the hottest topics in AI today. Having lagged for years behind other deep learning fields such as computer vision, NLP only recently gained mainstream popularity. Google, Facebook, and OpenAI have open-sourced large pretrained language models, but many organizations today still struggle with building and adopting NLP applications. This hands-on guide helps you learn the process quickly.If you have a basic to intermediate understanding of machine learning and programming experience with Python, you'll learn how to build and deploy real-world NLP applications in your organization. Authors Ankur Patel and Ajay Uppili Arasanipalai walk you through the process without bogging you down in theory.- Understand how state-of-the-art NLP models work- Learn the tools of the trade, including frameworks popular today- Perform NLP tasks such as text classification, semantic search, and reading comprehension- Solve problems using new models like transformers and techniques such as transfer learning- Build NLP models from scratch with performance comparable or superior to out-of-the-box systems- Deploy your models to production and maintain their performance- Implement a suite of NLP algorithms using Python and PyTorch.…

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Many industry experts consider unsupervised learning the next frontier in artificial intelligence, one that may hold the key to general artificial intelligence. Since the majority of the world's data is unlabeled, conventional supervised learning cannot be applied. Unsupervised learning, on the other hand, can be applied to unlabeled datasets to discover meaningful patterns buried deep in the data, patterns that may be near impossible for humans to uncover.Author Ankur Patel shows you how to apply unsupervised learning using two simple, production-ready Python frameworks: Scikit-learn and TensorFlow using Keras. With code and hands-on examples, data scientists will identify difficult-to-find patterns in data and gain deeper business insight, detect anomalies, perform automatic feature engineering and selection, and generate synthetic datasets. All you need is programming and some machine learning experience to get started.- Compare the strengths and weaknesses of the different machine learning approaches: supervised, unsupervised, and reinforcement learning- Set up and manage machine learning projects end-to-end- Build an anomaly detection system to catch credit card fraud- Clusters users into distinct and homogeneous groups- Perform semisupervised learning- Develop movie recommender systems using restricted Boltzmann machines- Generate synthetic images using generative adversarial networks.…

Paperback. Zustand: Brand New. German language. 9.45x6.46x0.94 inches. In Stock.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Hands-On Unsupervised Learning Using Python | How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data | Ankur A Patel | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2019 | O'Reilly Media | EAN 9781492035640 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.…

Softcover. Zustand: gut. 2021. Applied Natural Language Processing in the Enterprise In englischer Sprache. pages.

Zustand: New.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Entdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sind Unsupervised Learning könnte der Schlüssel zu einer umfassenderen künstlichen Intelligenz sein Voller praktischer Techniken für die Arbeit mit ungelabelten Daten, verständlich geschrieben und mit unkomplizierten Python-Beispielen Verwendet Scikit-learn, TensorFlow und Keras Ein Großteil der weltweit verfügbaren Daten ist ungelabelt. Auf diese nicht klassifizierten Daten lassen sich die Techniken des Supervised Learning, die im Machine Learning viel genutzt werden, nicht anwenden. Dagegen kann das Unsupervised Learning - auch unüberwachtes Lernen genannt - für ungelabelte Datensätze eingesetzt werden, um aussagekräftige Muster zu entdecken, die tief in den Daten verborgen sind. Muster, die für den Menschen fast unmöglich zu entdecken sind. Wie Data Scientists Unsupervised Learning für ihre Daten nutzen können, zeigt Ankur Patel in diesem Buch anhand konkreter Beispiele, die sich schnell und effektiv umsetzen lassen. Sie erfahren, wie Sie schwer zu findende Muster in Daten herausarbeiten und dadurch z.B. tiefere Einblicke in Geschäftsprozesse gewinnen. Sie lernen auch, wie Sie Anomalien erkennen, automatisches Feature Engineering durchführen oder synthetische Datensätze generieren. Aus dem Inhalt Vergleichen Sie die Stärken und Schwächen der verschiedenen Ansätze des Machine Learning: Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning Richten Sie ein Machine-Learning-Projekt ein und verwalten Sie es Bauen Sie ein System für die Anomalieerkennung auf, um Kreditkartenbetrug zu erfassen Nutzen Sie Clustering-Algorithmen, um Benutzer in unterschiedliche und homogene Gruppen zusammenzufassen Führen Sie Semi-supervised Learning durch Entwickeln Sie Filmempfehlungssysteme mit eingeschränkten Boltzmann-Maschinen Generieren Sie synthetische Bilder mit Generative Adversarial Networks (GANs).…

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Entdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sind- Unsupervised Learning könnte der Schlüssel zu einer umfassenderen künstlichen Intelligenz sein- Voller praktischer Techniken für die Arbeit mit ungelabelten Daten, verständlich geschrieben und mit unkomplizierten Python-Beispielen- Verwendet Scikit-learn, TensorFlow und KerasEin Großteil der weltweit verfügbaren Daten ist ungelabelt. Auf diese nicht klassifizierten Daten lassen sich die Techniken des Supervised Learning, die im Machine Learning viel genutzt werden, nicht anwenden. Dagegen kann das Unsupervised Learning - auch unüberwachtes Lernen genannt - für ungelabelte Datensätze eingesetzt werden, um aussagekräftige Muster zu entdecken, die tief in den Daten verborgen sind - Muster, die für den Menschen fast unmöglich zu entdecken sind.Wie Data Scientists Unsupervised Learning für ihre Daten nutzen können, zeigt Ankur Patel in diesem Buch anhand konkreter Beispiele, die sich schnell und effektiv umsetzen lassen. Sie erfahren, wie Sie schwer zu findende Muster in Daten herausarbeiten und dadurch z.B. tiefere Einblicke in Geschäftsprozesse gewinnen. Sie lernen auch, wie Sie Anomalien erkennen, automatisches Feature Engineering durchführen oder synthetische Datensätze generieren.Vanessa Niethammer, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg 358 pp. Deutsch.…

Zustand: New. AUTOR: Patel, Ankur A.Ankur A. Patel ist Vice President Data Science bei 7Park Data, einem Portfolio-Unternehmen von Vista Equity Partners. Bei 7Park Data verwenden Ankur und sein Data-Science-Team alternative Daten, um Datenprodukte fuer Hedge-Fond.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Entdecken Sie Muster in Daten, die für den Menschen nicht erkennbar sind- Unsupervised Learning könnte der Schlüssel zu einer umfassenderen künstlichen Intelligenz sein- Voller praktischer Techniken für die Arbeit mit ungelabelten Daten, verständlich geschrieben und mit unkomplizierten Python-Beispielen- Verwendet Scikit-learn, TensorFlow und KerasEin Großteil der weltweit verfügbaren Daten ist ungelabelt. Auf diese nicht klassifizierten Daten lassen sich die Techniken des Supervised Learning, die im Machine Learning viel genutzt werden, nicht anwenden. Dagegen kann das Unsupervised Learning - auch unüberwachtes Lernen genannt - für ungelabelte Datensätze eingesetzt werden, um aussagekräftige Muster zu entdecken, die tief in den Daten verborgen sind - Muster, die für den Menschen fast unmöglich zu entdecken sind.Wie Data Scientists Unsupervised Learning für ihre Daten nutzen können, zeigt Ankur Patel in diesem Buch anhand konkreter Beispiele, die sich schnell und effektiv umsetzen lassen. Sie erfahren, wie Sie schwer zu findende Muster in Daten herausarbeiten und dadurch z.B. tiefere Einblicke in Geschäftsprozesse gewinnen. Sie lernen auch, wie Sie Anomalien erkennen, automatisches Feature Engineering durchführen oder synthetische Datensätze generieren. 358 pp. Deutsch.…