BOOKS - PROGRAMMING - Unsupervised Learning with Generative AI (MEAP v7)
Unsupervised Learning with Generative AI (MEAP v7)
Author: Vaibhav Verdhan
Year: 2023
Format: EPUB
File size: 10.1 MB
Language: ENG
Year: 2023
Format: EPUB
File size: 10.1 MB
Language: ENG
Discover all-practical implementations of the key algorithms and models for handling unlabeled data. Full of case studies demonstrating how to apply each technique to real-world problems. Unsupervised Learning with Generative AI introduces mathematical techniques, key algorithms, and Python implementations that will help you build machine learning models for unannotated data. You’ll discover hands-off and unsupervised machine learning approaches that can still untangle raw, real-world datasets and support sound strategic decisions for your business. Don’t get bogged down in theory—the book bridges the gap between complex math and practical Python implementations, covering end-to-end model development all the way through to production deployment. You’ll discover the business use cases for machine learning and unsupervised learning, and access insightful research papers to complete your knowledge. Unsupervised Learning with Generative AI teaches you to apply a full spectrum of machine learning algorithms to raw data. You’ll master everything from kmeans and hierarchical clustering, to advanced neural networks like GANs and Restricted Boltzmann Machines. Each new algorithm is introduced with a case study for retail, aviation, banking, and more—and you’ll develop a Python solution to fix each of these real-world problems. At the end of each chapter, you’ll find quizzes, practice datasets, and links to research papers to help you lock in what you’ve learned and expand your knowledge. For developers and data scientists. Basic Python experience required.
PDFファイルをダウンロード pdf dosyasını indir descargar archivo pdf Scarica il file pdf descarregar ficheiro pdf pdf 파일 다운로드 تنزيل ملف pdf скачать файл PDF download pdf file 下载 pdf 文件 pobierz plik pdf download pdf file télécharger le fichier pdf PDF-Datei herunterladen להוריד קובץ PDF
Découvrez les implémentations pratiques des principaux algorithmes et modèles de traitement des données non marquées. De nombreuses études de cas démontrant comment appliquer chaque technique à des problèmes réels. Unsupervised Learning with Generative AI présente des méthodes mathématiques, des algorithmes clés et des implémentations Python qui aideront à construire des modèles d'apprentissage automatique pour les données sans annotations. Vous trouverez des approches pratiques et incontrôlables de l'apprentissage automatique qui peuvent encore démêler des ensembles de données bruts et réels et soutenir des décisions stratégiques éclairées pour votre entreprise. Ne vous liez pas en théorie - le livre comble le fossé entre les mathématiques complexes et les implémentations pratiques de Python, couvrant le développement de modèles de bout en bout jusqu'au déploiement de production. Vous apprendrez les scénarios d'affaires de l'utilisation de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage sans professeur, et aurez accès à des travaux de recherche perspicaces pour compléter vos connaissances. L'apprentissage sans professeur par l'IA générative enseigne à appliquer une gamme complète d'algorithmes d'apprentissage automatique aux données brutes. Vous maîtriserez tout, des kmeans et du clustering hiérarchique aux réseaux neuronaux avancés tels que les GAN et les machines limitées de Boltzmann. Chaque nouvel algorithme est présenté avec un exemple de la pratique pour le commerce de détail, l'aviation, la banque et plus encore - et vous développerez une solution sur Python pour résoudre chacun de ces problèmes réels. À la fin de chaque chapitre, vous trouverez des questionnaires, des ensembles de données pratiques et des liens vers des articles de recherche qui vous aideront à enregistrer ce que vous avez appris et à élargir vos connaissances. Pour les développeurs et les professionnels du traitement des données. L'expérience de base avec Python est requise.
Descubra a implementação prática de algoritmos e modelos de processamento de dados não marcados. Muitos estudos de caso demonstram como aplicar cada técnica a problemas reais. Unsupervised Learning with Generative AI apresenta métodos matemáticos, algoritmos-chave e implementação Python que ajudam a construir modelos de aprendizado de máquina para dados sem anotações. Você vai encontrar abordagens práticas e descontroladas para o aprendizado de máquinas que ainda podem destravar conjuntos de dados não processados, reais e manter soluções estratégicas razoáveis para o seu negócio. Não se relacione com a teoria - o livro resolve o fosso entre a matemática complexa e as implementações práticas de Python, abrangendo o desenvolvimento de modelos de forma transversal até a implantação. Você vai aprender sobre os cenários de negócios de aprendizagem de máquina e ensino sem professor, e terá acesso a trabalhos de pesquisa perspicazes para completar seus conhecimentos. A aprendizagem sem professor através da IA genérica ensina a aplicar uma gama completa de algoritmos de aprendizado de máquina a dados não processados. Você vai aprender tudo, desde kmeans e clusterização hierárquica, até redes neurais avançadas como GAN e máquinas limitadas de Boltzmann. Cada novo algoritmo é apresentado com um exemplo de práticas para varejo, aviação, banca e muito mais - e você vai desenvolver uma solução em Python para resolver cada um desses problemas reais. Ao final de cada capítulo você vai encontrar quiz, conjuntos de dados práticos e links para artigos de pesquisa que vão ajudá-lo a registrar o que aprendeu e expandir seu conhecimento. Para desenvolvedores e especialistas em processamento de dados. Você precisa de experiência básica com Python.
Entdecken Sie praktische Implementierungen der wichtigsten Algorithmen und Modelle zur Verarbeitung unmarkierter Daten. Viele Fallstudien, die zeigen, wie man jede Technik auf reale Probleme anwendet. Unsupervised Learning with Generative AI präsentiert mathematische Methoden, Schlüsselalgorithmen und Python-Implementierungen, die beim Aufbau von Machine-Learning-Modellen für Daten ohne Anmerkungen helfen. Sie finden praktische und unkontrollierte Ansätze für maschinelles Lernen, die noch rohe, reale Datensätze entwirren und fundierte strategische Entscheidungen für Ihr Unternehmen unterstützen können. Bleiben Sie nicht in der Theorie stecken - das Buch schließt die Lücke zwischen komplexer Mathematik und praktischen Implementierungen von Python und deckt die End-to-End-Entwicklung von Modellen bis hin zur Produktionsbereitstellung ab. Sie lernen Geschäftsszenarien für den Einsatz von maschinellem Lernen und unbeaufsichtigtem Lernen kennen und erhalten Zugang zu aufschlussreichen Forschungsarbeiten, um Ihr Wissen zu vervollständigen. Unbeaufsichtigtes Lernen mit generativer KI lehrt die Anwendung des gesamten Spektrums maschineller Lernalgorithmen auf Rohdaten. Sie beherrschen alles von Kmeans und hierarchischem Clustering bis hin zu fortschrittlichen neuronalen Netzwerken wie GAN und Boltzmanns begrenzten Maschinen. Jeder neue Algorithmus wird mit einem Fallbeispiel für Einzelhandel, Luftfahrt, Banken und mehr vorgestellt - und Sie werden eine Python-Lösung entwickeln, um jedes dieser realen Probleme zu lösen. Am Ende jedes Kapitels finden Sie Quiz, praktische Datensätze und Links zu Forschungsartikeln, die Ihnen helfen, das Gelernte festzuhalten und Ihr Wissen zu erweitern. Für Entwickler und Datenwissenschaftler. Grundkenntnisse in Python erforderlich.
Discover all-practical implementations of the key algorithms and models for handling unlabeled data. Full of case studies demonstrating how to apply each technique to real-world problems. Unsupervised Learning with Generative AI introduces mathematical techniques, key algorithms, and Python implementations that will help you build machine learning models for unannotated data. You’ll discover hands-off and unsupervised machine learning approaches that can still untangle raw, real-world datasets and support sound strategic decisions for your business. Don’t get bogged down in theory—the book bridges the gap between complex math and practical Python implementations, covering end-to-end model development all the way through to production deployment. You’ll discover the business use cases for machine learning and unsupervised learning, and access insightful research papers to complete your knowledge. Unsupervised Learning with Generative AI teaches you to apply a full spectrum of machine learning algorithms to raw data. You’ll master everything from kmeans and hierarchical clustering, to advanced neural networks like GANs and Restricted Boltzmann Machines. Each new algorithm is introduced with a case study for retail, aviation, banking, and more—and you’ll develop a Python solution to fix each of these real-world problems. At the end of each chapter, you’ll find quizzes, practice datasets, and links to research papers to help you lock in what you’ve learned and expand your knowledge. For developers and data scientists. Basic Python experience required.
Descubra las implementaciones prácticas de algoritmos clave y modelos de procesamiento de datos no marcados. Muchos estudios de casos que demuestran cómo aplicar cada técnica a problemas reales. Unsupervised Learning with Generative AI presenta técnicas matemáticas, algoritmos clave e implementaciones de Python que ayudarán a construir modelos de aprendizaje automático para datos sin anotaciones. Encontrará enfoques prácticos e incontrolables para el aprendizaje automático que todavía pueden desentrañar conjuntos de datos reales y sin procesar y mantener soluciones estratégicas informadas para su negocio. No se vincule en teoría: el libro cierra la brecha entre las matemáticas complejas y las implementaciones prácticas de Python, abarcando el desarrollo de modelos de extremo a extremo hasta el despliegue de producción. Aprenderá sobre los escenarios empresariales de usar el aprendizaje automático y el aprendizaje sin profesor, y tendrá acceso a trabajos de investigación perspicaces para completar sus conocimientos. Aprender sin profesor con IA generativa enseña a aplicar una gama completa de algoritmos de aprendizaje automático a los datos sin procesar. Dominarás todo, desde kmeans y clustering jerárquico, hasta redes neuronales avanzadas como GAN y máquinas limitadas de Boltzmann. Cada nuevo algoritmo se presenta con un ejemplo de la práctica para el comercio minorista, la aviación, la banca y más - y usted desarrollará una solución en Python para resolver cada uno de estos problemas reales. Al final de cada capítulo, encontrará cuestionarios, conjuntos de datos prácticos y enlaces a artículos de investigación que le ayudarán a registrar lo que ha aprendido y ampliar su conocimiento. Para desarrolladores y profesionales de procesamiento de datos. Requiere experiencia básica con Python.
Откройте для себя практичные реализации ключевых алгоритмов и моделей обработки немаркированных данных. Множество тематических исследований, демонстрирующих, как применить каждую технику к реальным проблемам. Unsupervised arning with Generative AI представляет математические методы, ключевые алгоритмы и реализации Python, которые помогут построить модели машинного обучения для данных без аннотаций. Вы найдете практические и неконтролируемые подходы к машинному обучению, которые все еще могут распутывать необработанные, реальные наборы данных и поддерживать обоснованные стратегические решения для вашего бизнеса. Не увязайте в теории - книга устраняет разрыв между сложной математикой и практическими реализациями Python, охватывая сквозную разработку моделей вплоть до производственного развертывания. Вы узнаете о бизнес-сценариях использования машинного обучения и обучения без учителя, а также получите доступ к проницательным исследовательским работам, чтобы завершить свои знания. Обучение без учителя с помощью генеративного ИИ учит применять полный спектр алгоритмов машинного обучения к необработанным данным. Вы освоите все, от kmeans и иерархической кластеризации, до продвинутых нейронных сетей, таких как GAN и ограниченные машины Больцмана. Каждый новый алгоритм представлен с примером из практики для розничной торговли, авиации, банковского дела и многого другого - и вы разработаете решение на Python для решения каждой из этих реальных проблем. В конце каждой главы вы найдете викторины, практические наборы данных и ссылки на исследовательские статьи, которые помогут вам зафиксировать то, что вы узнали, и расширить свои знания. Для разработчиков и специалистов по обработке данных. Требуется базовый опыт работы с Python.
Scopri le implementazioni pratiche dei principali algoritmi e modelli di elaborazione dei dati non fissati. Molti studi di caso dimostrano come applicare ogni tecnica a problemi reali. Unsupervised Learning with Generative AI presenta metodi matematici, algoritmi chiave e implementazioni Python per costruire modelli di apprendimento automatico per i dati senza annotazioni. Troverete approcci pratici e incontrollabili per l'apprendimento automatico che possono ancora sciogliere set di dati non elaborati, reali e supportare soluzioni strategiche per il business. Non intrecciarsi in teoria - il libro elimina il divario tra matematica complessa e implementazione di Python, coprendo lo sviluppo completo dei modelli fino all'implementazione di produzione. Scoprirete quali sono gli scenari aziendali per l'apprendimento automatico e l'apprendimento senza insegnante, e potrete accedere a ricerche intelligenti per completare le vostre conoscenze. L'apprendimento senza insegnante tramite IA generativa insegna ad applicare una gamma completa di algoritmi di apprendimento automatico ai dati non elaborati. Imparerete tutto, da kmeans e clustering gerarchico, fino a reti neurali avanzate come GAN e macchine limitate di Boltzman. Ogni nuovo algoritmo è presentato con un esempio di pratica per il commercio al dettaglio, l'aviazione, la banca e molto altro - e si svilupperà una soluzione su Python per risolvere ognuno di questi problemi reali. Alla fine di ogni capitolo troverete quiz, set di dati pratici e link agli articoli di ricerca che vi aiuteranno a registrare ciò che avete imparato e ampliare le vostre conoscenze. Per sviluppatori e esperti di elaborazione dei dati. Richiede esperienza di base con Python.
Découvrez les implémentations pratiques des principaux algorithmes et modèles de traitement des données non marquées. De nombreuses études de cas démontrant comment appliquer chaque technique à des problèmes réels. Unsupervised Learning with Generative AI présente des méthodes mathématiques, des algorithmes clés et des implémentations Python qui aideront à construire des modèles d'apprentissage automatique pour les données sans annotations. Vous trouverez des approches pratiques et incontrôlables de l'apprentissage automatique qui peuvent encore démêler des ensembles de données bruts et réels et soutenir des décisions stratégiques éclairées pour votre entreprise. Ne vous liez pas en théorie - le livre comble le fossé entre les mathématiques complexes et les implémentations pratiques de Python, couvrant le développement de modèles de bout en bout jusqu'au déploiement de production. Vous apprendrez les scénarios d'affaires de l'utilisation de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage sans professeur, et aurez accès à des travaux de recherche perspicaces pour compléter vos connaissances. L'apprentissage sans professeur par l'IA générative enseigne à appliquer une gamme complète d'algorithmes d'apprentissage automatique aux données brutes. Vous maîtriserez tout, des kmeans et du clustering hiérarchique aux réseaux neuronaux avancés tels que les GAN et les machines limitées de Boltzmann. Chaque nouvel algorithme est présenté avec un exemple de la pratique pour le commerce de détail, l'aviation, la banque et plus encore - et vous développerez une solution sur Python pour résoudre chacun de ces problèmes réels. À la fin de chaque chapitre, vous trouverez des questionnaires, des ensembles de données pratiques et des liens vers des articles de recherche qui vous aideront à enregistrer ce que vous avez appris et à élargir vos connaissances. Pour les développeurs et les professionnels du traitement des données. L'expérience de base avec Python est requise.
Descubra a implementação prática de algoritmos e modelos de processamento de dados não marcados. Muitos estudos de caso demonstram como aplicar cada técnica a problemas reais. Unsupervised Learning with Generative AI apresenta métodos matemáticos, algoritmos-chave e implementação Python que ajudam a construir modelos de aprendizado de máquina para dados sem anotações. Você vai encontrar abordagens práticas e descontroladas para o aprendizado de máquinas que ainda podem destravar conjuntos de dados não processados, reais e manter soluções estratégicas razoáveis para o seu negócio. Não se relacione com a teoria - o livro resolve o fosso entre a matemática complexa e as implementações práticas de Python, abrangendo o desenvolvimento de modelos de forma transversal até a implantação. Você vai aprender sobre os cenários de negócios de aprendizagem de máquina e ensino sem professor, e terá acesso a trabalhos de pesquisa perspicazes para completar seus conhecimentos. A aprendizagem sem professor através da IA genérica ensina a aplicar uma gama completa de algoritmos de aprendizado de máquina a dados não processados. Você vai aprender tudo, desde kmeans e clusterização hierárquica, até redes neurais avançadas como GAN e máquinas limitadas de Boltzmann. Cada novo algoritmo é apresentado com um exemplo de práticas para varejo, aviação, banca e muito mais - e você vai desenvolver uma solução em Python para resolver cada um desses problemas reais. Ao final de cada capítulo você vai encontrar quiz, conjuntos de dados práticos e links para artigos de pesquisa que vão ajudá-lo a registrar o que aprendeu e expandir seu conhecimento. Para desenvolvedores e especialistas em processamento de dados. Você precisa de experiência básica com Python.
Entdecken Sie praktische Implementierungen der wichtigsten Algorithmen und Modelle zur Verarbeitung unmarkierter Daten. Viele Fallstudien, die zeigen, wie man jede Technik auf reale Probleme anwendet. Unsupervised Learning with Generative AI präsentiert mathematische Methoden, Schlüsselalgorithmen und Python-Implementierungen, die beim Aufbau von Machine-Learning-Modellen für Daten ohne Anmerkungen helfen. Sie finden praktische und unkontrollierte Ansätze für maschinelles Lernen, die noch rohe, reale Datensätze entwirren und fundierte strategische Entscheidungen für Ihr Unternehmen unterstützen können. Bleiben Sie nicht in der Theorie stecken - das Buch schließt die Lücke zwischen komplexer Mathematik und praktischen Implementierungen von Python und deckt die End-to-End-Entwicklung von Modellen bis hin zur Produktionsbereitstellung ab. Sie lernen Geschäftsszenarien für den Einsatz von maschinellem Lernen und unbeaufsichtigtem Lernen kennen und erhalten Zugang zu aufschlussreichen Forschungsarbeiten, um Ihr Wissen zu vervollständigen. Unbeaufsichtigtes Lernen mit generativer KI lehrt die Anwendung des gesamten Spektrums maschineller Lernalgorithmen auf Rohdaten. Sie beherrschen alles von Kmeans und hierarchischem Clustering bis hin zu fortschrittlichen neuronalen Netzwerken wie GAN und Boltzmanns begrenzten Maschinen. Jeder neue Algorithmus wird mit einem Fallbeispiel für Einzelhandel, Luftfahrt, Banken und mehr vorgestellt - und Sie werden eine Python-Lösung entwickeln, um jedes dieser realen Probleme zu lösen. Am Ende jedes Kapitels finden Sie Quiz, praktische Datensätze und Links zu Forschungsartikeln, die Ihnen helfen, das Gelernte festzuhalten und Ihr Wissen zu erweitern. Für Entwickler und Datenwissenschaftler. Grundkenntnisse in Python erforderlich.
Discover all-practical implementations of the key algorithms and models for handling unlabeled data. Full of case studies demonstrating how to apply each technique to real-world problems. Unsupervised Learning with Generative AI introduces mathematical techniques, key algorithms, and Python implementations that will help you build machine learning models for unannotated data. You’ll discover hands-off and unsupervised machine learning approaches that can still untangle raw, real-world datasets and support sound strategic decisions for your business. Don’t get bogged down in theory—the book bridges the gap between complex math and practical Python implementations, covering end-to-end model development all the way through to production deployment. You’ll discover the business use cases for machine learning and unsupervised learning, and access insightful research papers to complete your knowledge. Unsupervised Learning with Generative AI teaches you to apply a full spectrum of machine learning algorithms to raw data. You’ll master everything from kmeans and hierarchical clustering, to advanced neural networks like GANs and Restricted Boltzmann Machines. Each new algorithm is introduced with a case study for retail, aviation, banking, and more—and you’ll develop a Python solution to fix each of these real-world problems. At the end of each chapter, you’ll find quizzes, practice datasets, and links to research papers to help you lock in what you’ve learned and expand your knowledge. For developers and data scientists. Basic Python experience required.
Descubra las implementaciones prácticas de algoritmos clave y modelos de procesamiento de datos no marcados. Muchos estudios de casos que demuestran cómo aplicar cada técnica a problemas reales. Unsupervised Learning with Generative AI presenta técnicas matemáticas, algoritmos clave e implementaciones de Python que ayudarán a construir modelos de aprendizaje automático para datos sin anotaciones. Encontrará enfoques prácticos e incontrolables para el aprendizaje automático que todavía pueden desentrañar conjuntos de datos reales y sin procesar y mantener soluciones estratégicas informadas para su negocio. No se vincule en teoría: el libro cierra la brecha entre las matemáticas complejas y las implementaciones prácticas de Python, abarcando el desarrollo de modelos de extremo a extremo hasta el despliegue de producción. Aprenderá sobre los escenarios empresariales de usar el aprendizaje automático y el aprendizaje sin profesor, y tendrá acceso a trabajos de investigación perspicaces para completar sus conocimientos. Aprender sin profesor con IA generativa enseña a aplicar una gama completa de algoritmos de aprendizaje automático a los datos sin procesar. Dominarás todo, desde kmeans y clustering jerárquico, hasta redes neuronales avanzadas como GAN y máquinas limitadas de Boltzmann. Cada nuevo algoritmo se presenta con un ejemplo de la práctica para el comercio minorista, la aviación, la banca y más - y usted desarrollará una solución en Python para resolver cada uno de estos problemas reales. Al final de cada capítulo, encontrará cuestionarios, conjuntos de datos prácticos y enlaces a artículos de investigación que le ayudarán a registrar lo que ha aprendido y ampliar su conocimiento. Para desarrolladores y profesionales de procesamiento de datos. Requiere experiencia básica con Python.
Откройте для себя практичные реализации ключевых алгоритмов и моделей обработки немаркированных данных. Множество тематических исследований, демонстрирующих, как применить каждую технику к реальным проблемам. Unsupervised arning with Generative AI представляет математические методы, ключевые алгоритмы и реализации Python, которые помогут построить модели машинного обучения для данных без аннотаций. Вы найдете практические и неконтролируемые подходы к машинному обучению, которые все еще могут распутывать необработанные, реальные наборы данных и поддерживать обоснованные стратегические решения для вашего бизнеса. Не увязайте в теории - книга устраняет разрыв между сложной математикой и практическими реализациями Python, охватывая сквозную разработку моделей вплоть до производственного развертывания. Вы узнаете о бизнес-сценариях использования машинного обучения и обучения без учителя, а также получите доступ к проницательным исследовательским работам, чтобы завершить свои знания. Обучение без учителя с помощью генеративного ИИ учит применять полный спектр алгоритмов машинного обучения к необработанным данным. Вы освоите все, от kmeans и иерархической кластеризации, до продвинутых нейронных сетей, таких как GAN и ограниченные машины Больцмана. Каждый новый алгоритм представлен с примером из практики для розничной торговли, авиации, банковского дела и многого другого - и вы разработаете решение на Python для решения каждой из этих реальных проблем. В конце каждой главы вы найдете викторины, практические наборы данных и ссылки на исследовательские статьи, которые помогут вам зафиксировать то, что вы узнали, и расширить свои знания. Для разработчиков и специалистов по обработке данных. Требуется базовый опыт работы с Python.
Scopri le implementazioni pratiche dei principali algoritmi e modelli di elaborazione dei dati non fissati. Molti studi di caso dimostrano come applicare ogni tecnica a problemi reali. Unsupervised Learning with Generative AI presenta metodi matematici, algoritmi chiave e implementazioni Python per costruire modelli di apprendimento automatico per i dati senza annotazioni. Troverete approcci pratici e incontrollabili per l'apprendimento automatico che possono ancora sciogliere set di dati non elaborati, reali e supportare soluzioni strategiche per il business. Non intrecciarsi in teoria - il libro elimina il divario tra matematica complessa e implementazione di Python, coprendo lo sviluppo completo dei modelli fino all'implementazione di produzione. Scoprirete quali sono gli scenari aziendali per l'apprendimento automatico e l'apprendimento senza insegnante, e potrete accedere a ricerche intelligenti per completare le vostre conoscenze. L'apprendimento senza insegnante tramite IA generativa insegna ad applicare una gamma completa di algoritmi di apprendimento automatico ai dati non elaborati. Imparerete tutto, da kmeans e clustering gerarchico, fino a reti neurali avanzate come GAN e macchine limitate di Boltzman. Ogni nuovo algoritmo è presentato con un esempio di pratica per il commercio al dettaglio, l'aviazione, la banca e molto altro - e si svilupperà una soluzione su Python per risolvere ognuno di questi problemi reali. Alla fine di ogni capitolo troverete quiz, set di dati pratici e link agli articoli di ricerca che vi aiuteranno a registrare ciò che avete imparato e ampliare le vostre conoscenze. Per sviluppatori e esperti di elaborazione dei dati. Richiede esperienza di base con Python.
You may also be interested in:
