- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 328
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Low-Code AI
Take a data-first and use-case–driven approach with Low-Code AI to understand machine learning and deep learning concepts. This hands-on guide presents three problem-focused ways to learn no-code ML using AutoML, low-code using BigQuery ML, and custom code using scikit-learn and Keras. In each case, you'll learn key ML concepts by using real-world datasets with realistic problems.
Business and data analysts get a project-based introduction to ML/AI using a detailed, data-driven approach: loading and analyzing data; feeding data into an ML model; building, training, and testing; and deploying the model into production. Authors Michael Abel and Gwendolyn Stripling show you how to build machine learning models for retail, healthcare, financial services, energy, and telecommunications.
You'll learn how to:
- Distinguish between structured and unstructured data and the challenges they present
- Visualize and analyze data
- Preprocess data for input into a machine learning model
- Differentiate between the regression and classification supervised learning models
- Compare different ML model types and architectures, from no code to low code to custom training
- Design, implement, and tune ML models
- Export data to a GitHub repository for data management and governance
Wybrane bestsellery
-
Dzięki tej przystępnej książce zrozumiesz metody działania wielkich modeli językowych i techniki szkolenia modeli generatywnych. Następnie zapoznasz się z przypadkami użycia, w których ChatGPT sprawdzi się najlepiej, a w efekcie zwiększy produktywność i kreatywność. Dowiesz się też, jak wchodzić ...
Generatywna sztuczna inteligencja z ChatGPT i modelami OpenAI. Podnieś swoją produktywność i innowacyjność za pomocą GPT3 i GPT4 Generatywna sztuczna inteligencja z ChatGPT i modelami OpenAI. Podnieś swoją produktywność i innowacyjność za pomocą GPT3 i GPT4
(63.20 zł najniższa cena z 30 dni)51.35 zł
79.00 zł(-35%) -
ChatGPT wywołał wstrząs w branży technologicznej. Programiści i wynalazcy otrzymali niesamowite możliwości dostępne na wyciągnięcie ręki. Interfejs API OpenAI i towarzyszące mu biblioteki stanowią gotowe rozwiązanie dla każdego twórcy aplikacji opartych na sztucznej inteligencji. Programista za p...
Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem GPT-4 i ChatGPT. Buduj inteligentne chatboty, generatory treści i fascynujące projekty Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem GPT-4 i ChatGPT. Buduj inteligentne chatboty, generatory treści i fascynujące projekty
(35.40 zł najniższa cena z 30 dni)38.35 zł
59.00 zł(-35%) -
Prezentowane opracowanie dotyczy różnych modeli i metod stosowanych w uczeniu maszynowym. W szczególności, w poszczególnych rozdziałach przedstawione są takie zagadnienia, jak: regresja liniowa; klasyfikatory KNN; klasyfikatory Bayesa; modele matematyczne drzew decyzyjnych; sieci neuronowe MLP; s...
Matematyczne modele uczenia maszynowego w językach MATLAB i PYTHON Matematyczne modele uczenia maszynowego w językach MATLAB i PYTHON
-
Sztuczna inteligencja, ChatGPT, sieci neuronowe, uczenie maszynowe, uczenie głębokie... Oto hasła, które elektryzują nie tylko branżę informatyczną na całym świecie. Wraz z rozwojem tej dziedziny wiedzy i w rytmie prezentowania kolejnych narzędzi rosną nadzieje na praktyczne, naukowe i biznesowe ...
Uczenie głębokie z PyTorch. Kurs video. Opanuj sztuczną inteligencję Uczenie głębokie z PyTorch. Kurs video. Opanuj sztuczną inteligencję
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
Odkryj fascynujący świat sztucznej inteligencji (AI) bez zbędnych komplikacji! Ta książka to idealny przewodnik dla każdego, kto chce zrozumieć, jak AI zmienia nasz świat, od podstawowych pojęć po zaawansowane technologie. Dzięki jasnym wyjaśnieniom i przystępnemu językowi, autor demistyfikuje sk...
AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki
-
Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji i modeli językowych – a niewątpliwie żyjemy w czasach eksplozji AI – rośnie znaczenie osób będących w stanie w praktyce sięgać po zasoby, jakie oferuje nam ta nowoczesna technologia. Okazuje się, że pośród rozmaitych innych umiejętności potrafi o...
Prompt engineering. Kurs video. Precyzyjne tworzenie zapytań dla modeli AI Prompt engineering. Kurs video. Precyzyjne tworzenie zapytań dla modeli AI
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)84.50 zł
169.00 zł(-50%) -
200 milionów ludzi na całym świecie nie może się mylić. ChatGPT to naprawdę potężne narzędzie. Zobacz jak wykorzystywać je do swoich potrzeb! Czy ChatGPT potrafi przewidywać przyszłość? Czy wie, kiedy Polacy wygrają wreszcie mecz? Czy ChatGPT napisze za Ciebie pracę dyplomową? Odrobi zada...
Biblia ChatGPT. Wykorzystaj potęgę Sztucznej Inteligencji Biblia ChatGPT. Wykorzystaj potęgę Sztucznej Inteligencji
-
Pojęcie sztucznej inteligencji (SI, ang. AI) używane jest od lat pięćdziesiątych XX wieku. Jednak dopiero niedawno stało się gorącym, odmienianym przez wszystkie przypadki i możliwości terminem, który działa na wyobraźnię ludzi na całym świecie. Sprawcą zamieszania jest ChatGPT – chatbot op...
AI w biznesie. Jak zarabiać więcej dzięki sztucznej inteligencji AI w biznesie. Jak zarabiać więcej dzięki sztucznej inteligencji
(40.20 zł najniższa cena z 30 dni)43.55 zł
67.00 zł(-35%) -
Na treść książki składają się przede wszystkim zagadnienia związane z zastosowaniami sztucznej inteligencji. Wstępem są rozważania na temat tzw. odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Podstawowym tworzywem, na którym działa sztuczna inteligencja, są dane, informacja i wiedza. O inżynierii wiedzy...
Sztuczna inteligencja dla inżynierów. Istotne obszary i zastosowania Sztuczna inteligencja dla inżynierów. Istotne obszary i zastosowania
-
Jednym z obszarów, w które AI wkracza coraz śmielej, jest programowanie. Tam, gdzie pracuje się z liczbami, kodem i algorytmami, pomoc sztucznej inteligencji okazuje się nieoceniona. Jak ją zaprosić do współpracy? Tego dowiesz się z naszego kursu. Jego tematyka obejmuje bowiem programowanie z wyk...
AI w praktyce. Kurs video. Narzędzia sztucznej inteligencji w programowaniu AI w praktyce. Kurs video. Narzędzia sztucznej inteligencji w programowaniu
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)84.50 zł
169.00 zł(-50%)
Ebooka "Low-Code AI" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Low-Code AI" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Low-Code AI" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-10-981-4678-8, 9781098146788
- Data wydania ebooka:
- 2023-09-13 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 14.9MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 25.7MB
Spis treści ebooka
- Preface
- Who Should Read This Book?
- What Is and Isnt in This Book
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- 1. How Data Drives Decision Making in Machine Learning
- What Is the Goal or Use Case?
- An Enterprise ML Workflow
- Defining the Business Objective or Problem Statement
- Data Collection
- Data Preprocessing
- Data Analysis
- Data Transformation and Feature Selection
- Researching the Model Selection or Using AutoML (a No-Code Solution)
- Model Training, Evaluation, and Tuning
- Model Testing
- Model Deployment (Serving)
- Maintaining Models
- Summary
- 2. Data Is the First Step
- Overview of Use Cases and Datasets Used in the Book
- 1. Retail: Product Pricing
- 2. Healthcare: Heart Disease Campaign
- 3. Energy: Utility Campaign
- 4. Insurance: Advertising Media Channel Sales Prediction
- 5. Financial: Fraud Detection
- 6. Energy: Power Production Prediction
- 7. Telecommunications: Customer Churn Prediction
- 8. Automotive: Improve Custom Model Performance
- Overview of Use Cases and Datasets Used in the Book
- Data and File Types
- Quantitative and Qualitative Data
- Structured, Unstructured, and Semistructured Data
- Data File Types
- How Data Is Processed
- An Overview of GitHub and Googles Colab
- Use GitHub to Create a Data Repository for Your Projects
- 1. Sign up for a new GitHub account
- 2. Set up your projects GitHub repo
- Use GitHub to Create a Data Repository for Your Projects
- Using Googles Colaboratory for Low-Code AI Projects
- 1. Create a Colaboratory Python Jupyter Notebook
- 2. Import libraries and dataset using Pandas
- 3. Data validation
- 4. A little bit of exploratory data analysis
- Summary
- 3. Machine Learning Libraries and Frameworks
- No-Code AutoML
- How AutoML Works
- Machine Learning as a Service
- Low-Code ML Frameworks
- SQL ML Frameworks
- Googles BigQuery ML
- Amazon Aurora ML and Redshift ML
- SQL ML Frameworks
- Open Source ML Libraries
- AutoKeras
- Auto-Sklearn
- Auto-PyTorch
- Summary
- 4. Use AutoML to Predict Advertising Media Channel Sales
- The Business Use Case: Media Channel Sales Prediction
- Project Workflow
- Project Dataset
- The Business Use Case: Media Channel Sales Prediction
- Exploring the Dataset Using Pandas, Matplotlib, and Seaborn
- Load Data into a Pandas DataFrame in a Google Colab Notebook
- Explore the Advertising Dataset
- Descriptive analysis: Check the data
- Explore the data
- Heat maps (correlations)
- Scatterplots
- Histogram distribution plot
- Export the advertising dataset
- Use AutoML to Train a Linear Regression Model
- No-Code Using Vertex AI
- Create a Managed Dataset in Vertex AI
- Select the Model Objective
- Build the Training Model
- Evaluate Model Performance
- Model Feature Importance (Attribution)
- Get Predictions from Your Model
- Summary
- 5. Using AutoML to Detect Fraudulent Transactions
- The Business Use Case: Fraud Detection for Financial Transactions
- Project Workflow
- Project Dataset
- The Business Use Case: Fraud Detection for Financial Transactions
- Exploring the Dataset Using Pandas, Matplotlib, and Seaborn
- Loading Data into a Pandas DataFrame in a Google Colab Notebook
- Exploring the Dataset
- Descriptive analysis
- Exploratory analysis
- Exporting the Dataset
- Classification Models and Metrics
- Using AutoML to Train a Classification Model
- Creating a Managed Dataset and Selecting the Model Objective
- Exploring Dataset Statistics
- Training the Model
- Evaluating Model Performance
- Model Feature Importances
- Getting Predictions from Your Model
- Summary
- 6. Using BigQuery ML to Train a Linear Regression Model
- The Business Use Case: Power Plant Production
- Cleaning the Dataset Using SQL in BigQuery
- Loading a Dataset into BigQuery
- Exploring Data in BigQuery Using SQL
- Using the Null function to check for null values
- Using the Min and Max functions to determine acceptable data ranges
- Saving query results using a DDL statement in BigQuery
- Linear Regression Models
- Feature Selection and Correlation
- Google Colaboratory
- Plotting Feature Relationships to the Label
- The CREATE MODEL Statement in BigQuery ML
- Using the CREATE MODEL statement
- View evaluation metrics of the trained model
- Using the ML.PREDICT function to serve predictions
- Introducing Explainable AI
- Explainable AI in BigQuery ML
- Modifying the CREATE MODEL statement
- Using the ML.GLOBAL_EXPLAIN function
- Using the ML.EXPLAIN_PREDICT function to compute local explanations
- Explainable AI in BigQuery ML
- Exercises
- Neural Networks in BigQuery ML
- Brief Overview of Neural Networks
- Activation Functions and Nonlinearity
- Training a Deep Neural Network in BigQuery ML
- Exercises
- Deep Dive: Using Cloud Shell to View Your Cloud Storage File
- Summary
- 7. Training Custom ML Models in Python
- The Business Use Case: Customer Churn Prediction
- Choosing Among No-Code, Low-Code, or Custom Code ML Solutions
- Exploring the Dataset Using Pandas, Matplotlib, and Seaborn
- Loading Data into a Pandas DataFrame in a Google Colab Notebook
- Understanding and Cleaning the Customer Churn Dataset
- Checking and converting data types
- Exploring summary statistics
- Exploring combinations of categorical columns
- Exploring interactions between numeric and categorical columns
- Transforming Features Using Pandas and Scikit-Learn
- Feature selection
- Encoding categorical features using scikit-learn
- Generalization and data splitting
- Building a Logistic Regression Model Using Scikit-Learn
- Logistic Regression
- Training and Evaluating a Model in Scikit-Learn
- Classification Evaluation Metrics
- Serving Predictions with a Trained Model in Scikit-Learn
- Pipelines in Scikit-Learn: An Introduction
- Building a Neural Network Using Keras
- Introduction to Keras
- Training a Neural Network Classifier Using Keras
- Building Custom ML Models on Vertex AI
- Summary
- 8. Improving Custom Model Performance
- The Business Use Case: Used Car Auction Prices
- Model Improvement in Scikit-Learn
- Loading the Notebook with the Preexisting Model
- Loading the Datasets and the Training-Validation-Test Data Split
- Exploring the Scikit-Learn Linear Regression Model
- Feature Engineering and Improving the Preprocessing Pipeline
- Looking for easy improvements
- Feature crosses
- Hyperparameter Tuning
- Hyperparameter tuning strategies
- Hyperparameter tuning in scikit-learn
- Model Improvement in Keras
- Introduction to Preprocessing Layers in Keras
- Creating the Dataset and Preprocessing Layers for Your Model
- Building a Neural Network Model
- Hyperparameter Tuning in Keras
- Hyperparameter Tuning in BigQuery ML
- Loading and Transforming Car Auction Data
- Training a Linear Regression Model and Using the TRANSFORM Clause
- Configure a Hyperparameter Tuning Job in BigQuery ML
- Regularization
- Using hyperparameter tuning in the CREATE MODEL statement
- Options for Hyperparameter Tuning Large Models
- Vertex AI Training and Tuning
- Automatic Model Tuning with Amazon SageMaker
- Azure Machine Learning
- Summary
- 9. Next Steps in Your AI Journey
- Going Deeper into Data Science
- Working with Unstructured Data
- Working with image data
- Working with text data
- Working with Unstructured Data
- Generative AI
- Explainable AI
- Going Deeper into Data Science
- ML Operations
- Continuous Training and Evaluation
- Summary
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
Software as a service (SaaS) is on the path to becoming the de facto model for building, delivering, and operating software solutions. Adopting a multi-tenant SaaS model requires builders to take on a broad range of new architecture, implementation, and operational challenges. How data is partiti...(237.15 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
Great engineers don't necessarily make great leaders—at least, not without a lot of work. Finding your path to becoming a strong leader is often fraught with challenges. It's not easy to figure out how to be strategic, successful, and considerate while also being firm. Whether you're on the...(118.15 zł najniższa cena z 30 dni)
126.65 zł
149.00 zł(-15%) -
Data science happens in code. The ability to write reproducible, robust, scaleable code is key to a data science project's success—and is absolutely essential for those working with production code. This practical book bridges the gap between data science and software engineering,and clearl...(211.65 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
With the massive adoption of microservices, operators and developers face far more complexity in their applications today. Service meshes can help you manage this problem by providing a unified control plane to secure, manage, and monitor your entire network. This practical guide shows you how th...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Get practical advice on how to leverage AI development tools for all stages of code creation, including requirements, planning, design, coding, debugging, testing, and documentation. With this book, beginners and experienced developers alike will learn how to use a wide range of tools, from gener...(177.65 zł najniższa cena z 30 dni)
164.25 zł
219.00 zł(-25%) -
Rust's popularity is growing, due in part to features like memory safety, type safety, and thread safety. But these same elements can also make learning Rust a challenge, even for experienced programmers. This practical guide helps you make the transition to writing idiomatic Rust—while als...(177.65 zł najniższa cena z 30 dni)
164.25 zł
219.00 zł(-25%) -
Advance your Power BI skills by adding AI to your repertoire at a practice level. With this practical book, business-oriented software engineers and developers will learn the terminologies, practices, and strategy necessary to successfully incorporate AI into your business intelligence estate. Je...(211.65 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
Microservices can be a very effective approach for delivering value to your organization and to your customers. If you get them right, microservices help you to move fast by making changes to small parts of your system hundreds of times a day. But if you get them wrong, microservices will just ma...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
JavaScript gives web developers great power to create rich interactive browser experiences, and much of that power is provided by the browser itself. Modern web APIs enable web-based applications to come to life like never before, supporting actions that once required browser plug-ins. Some are s...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
How will software development and operations have to change to meet the sustainability and green needs of the planet? And what does that imply for development organizations? In this eye-opening book, sustainable software advocates Anne Currie, Sarah Hsu, and Sara Bergman provide a unique overview...(160.65 zł najniższa cena z 30 dni)
169.14 zł
199.00 zł(-15%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Low-Code AI Gwendolyn Stripling, Michael Abel (0) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.