Practical Guide to Applied Conformal Prediction in Python. Learn and apply the best uncertainty frameworks to your industry applications Valery Manokhin, Agus Sudjianto
- Autorzy:
- Valery Manokhin, Agus Sudjianto
- Serie wydawnicze:
- Learning
- Wydawnictwo:
- Packt Publishing
- Ocena:
- Stron:
- 240
- Dostępne formaty:
-
PDFePub
Opis
książki
:
Practical Guide to Applied Conformal Prediction in Python. Learn and apply the best uncertainty frameworks to your industry applications
Learn how Conformal Prediction excels in calibrating classification models, produces well-calibrated prediction intervals for regression, and resolves challenges in time series forecasting and imbalanced data. Discover specialised applications of conformal prediction in cutting-edge domains like computer vision and NLP. Each chapter delves into specific aspects, offering hands-on insights and best practices for enhancing prediction reliability. The book concludes with a focus on multi-class classification nuances, providing expert-level proficiency to seamlessly integrate Conformal Prediction into diverse industries. With practical examples in Python using real-world datasets, expert insights, and open-source library applications, you will gain a solid understanding of this modern framework for uncertainty quantification.
By the end of this book, you will be able to master Conformal Prediction in Python with a blend of theory and practical application, enabling you to confidently apply this powerful framework to quantify uncertainty in diverse fields.
Wybrane bestsellery
-
Dzięki tej książce poznasz najważniejsze dziedziny matematyki algebrę liniową, rachunek różniczkowy i całkowy, a także teorię prawdopodobieństwa niezbędne do opanowania zaawansowanych koncepcji w uczeniu maszynowym. Poszczególne zagadnienia przedstawiono z wyjątkową przejrzystością i w uporządkowany sposób. W książce powiązano teorię z praktyką: koncepcje matematyczne zostały bezpośrednio zastosowane w przykładach z zakresu uczenia maszynowego, zaimplementowanych w Pythonie. Wiedza uzyskana w toku lektury będzie przydatna na przykład w trenowaniu modeli uczenia maszynowego metodą spadku gradientu czy w pracy z wektorami, macierzami i tablicami wielowymiarowymi.-
ebook
-
książka
76 pkt
(69,50 zł najniższa cena z 30 dni)
76.45 zł
139.00 zł (-45%) -
-
Oto trzecie wydanie popularnego podręcznika, z którym nauczysz się stosować zaawansowane techniki uczenia maszynowego. Zawiera dwa nowe rozdziały poświęcone architekturze Transformer oraz modelom takim jak BERT i GPT, jak również multimodalnym modelom komputerowego rozpoznawania obrazów implementowanym z wykorzystaniem PyTorch i Hugging Face. Znajdziesz tu solidną dawkę teorii połączonej z przykładami jej praktycznego zastosowania. Dzięki lekturze poszerzysz wiedzę z zakresu uczenia głębokiego, odkryjesz pełny potencjał zaawansowanych technik uczenia maszynowego i łatwiej sprostasz codziennym wyzwaniom.-
ebook
-
książka
70 pkt
(64,50 zł najniższa cena z 30 dni)
70.95 zł
129.00 zł (-45%) -
-
W tej praktycznej książce opisano wszelkie niezbędne narzędzia, techniki i rozwiązania, których potrzebujesz do tworzenia użytecznych produktów wykorzystujących potęgę modeli językowych. Na początku zdobędziesz wiedzę o budowie modelu językowego. Następnie poznasz różne sposoby zastosowania modeli językowych, czy to poprzez bezpośrednie zapytania do modelu, czy też poprzez jego dostrajanie. Zrozumiesz ograniczenia LLM, takie jak halucynacje i problemy z rozumowaniem, a także dowiesz się, jak sobie z nimi poradzić. Znajdziesz tu również omówienie paradygmatów zastosowań, takich jak generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG) czy agenty.-
ebook
-
książka
48 pkt
(44,50 zł najniższa cena z 30 dni)
48.95 zł
89.00 zł (-45%) -
-
Język DAX (Data Analysis Expressions) został stworzony przez firmę Microsoft jako język wyrażeń, służący do pracy z takimi narzędziami analizy danych jak Power BI, Power Pivot w Excelu czy SQL Server Analysis Services. Pozwala tworzyć zaawansowane raporty, analizy biznesowe i dynamiczne wizualizacje danych. Jeśli zamierzasz na poważnie zająć się analizą danych, warto nauczyć się korzystać z języka DAX. Ten kurs pokaże Ci, jakie możliwości oferuje on w tandemie z Power BI – zestawem aplikacji i usług klasy business intelligence od Microsoft, służącym gromadzeniu, zarządzaniu, przetwarzaniu i analizie danych pochodzących z różnych źródeł. Power BI uznaje się aktualnie za najpopularniejsze narzędzie w obszarze business intelligence na rynku.-
kurs
171 pkt
(171,74 zł najniższa cena z 30 dni)
171.74 zł
229.00 zł (-25%) -
-
The book contains the most common as well as state-of-the-art methods in machine learning for time-series to take your understanding of time series to a new level. In addition to these comprehensive explanations, there are plenty of real-life examples that every data scientist and analyst would have encountered, if not in their job, then in a job interview.-
-
ebook
125 pkt
(100,08 zł najniższa cena z 30 dni)
125.10 zł
139.00 zł (-10%) -
-
If you have prior exposure to data science and want to start working with deep learning for time-series forecasting, this book is for you. We'll walk you through real-world examples so you can learn how to tackle almost any time series challenge.-
-
ebook
134 pkt
(78,48 zł najniższa cena z 30 dni)
134.10 zł
149.00 zł (-10%) -
-
Large language models (LLMs) have transformed natural language processing, but deploying them in applications introduces numerous technical challenges. Large Language Models: The Hard Parts offers a clear, practical examination of the limitations developers and AI engineers face when building LLM-based applications. With a focus on implementation p-
-
ebook
228 pkt
(211,65 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł (-15%) -
-
This hands-on book teaches you how to design, build, optimize, and secure generative AI systems and AI agents on AWS. As you progress through the chapters, you'll leverage various AWS services to automate end-to-end LLMOps pipelines.-
-
ebook
125 pkt
(100,08 zł najniższa cena z 30 dni)
125.10 zł
139.00 zł (-10%) -
Szczegóły książki
- Tytuł oryginału:
- Practical Guide to Applied Conformal Prediction in Python. Learn and apply the best uncertainty frameworks to your industry applications
- ISBN Ebooka:
- 978-18-051-2091-9, 9781805120919
- Data wydania ebooka :
-
2023-12-20
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 Pdf:
- 6.1MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 5.4MB
- Zgłoś erratę
- Serie wydawnicze: Learning
Packt Publishing - inne książki
-
Prompting works for snippets, but professional software development requires secure, context-aware workflows. Agentic Coding with Claude Code shows how to use Claude Code in the terminal and IDE to design automated AI coding workflows beyond chat.-
-
ebook
134 pkt
(125,10 zł najniższa cena z 30 dni)
134.10 zł
149.00 zł (-10%) -
Dzięki 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@ebookpoint.pl
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Practical Guide to Applied Conformal Prediction in Python. Learn and apply the best uncertainty frameworks to your industry applications Valery Manokhin, Agus Sudjianto
(0)