Python Machine Learning By Example: Unlock machine learning best practices with real-world use cases Paperback – 31 July 2024
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Ce qui se démarque
Détails du produit
| Publisher | Packt Publishing |
| Publication date | 31 July 2024 |
| Edition | 4. |
| Language | English |
| Print length | 518 pages |
| ISBN-10 | 1835085628 |
| ISBN-13 | 978-1835085622 |
| Dimensions | 19.05 x 3.02 x 23.5 cm |
À qui est-ce destiné ?
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Aspiring Data Scientists
Ideal for newcomers wanting practical insights into machine learning through hands-on examples and real-world applications.
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Developers Transitioning
Perfect for software developers looking to enhance their skills by incorporating machine learning into existing projects.
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Tech Enthusiasts
Great for enthusiasts eager to understand machine learning strategies along with practical implementation scenarios.
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Beginners in Coding
Not suitable for complete beginners who lack basic programming knowledge and fundamentals of Python coding.
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Advanced Practitioners
Less beneficial for experienced machine learning experts seeking advanced theories or cutting-edge research methodologies.
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Non-technical Users
Not recommended for individuals without a technical background who may struggle with programming concepts and applications.
DESCRIPTION DU PRODUIT
Python Machine Learning By Example: Unlock machine learning best practices with real-world use cases Paperback – 31 July 2024
Questions et réponses des clients
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question:
Is this book suitable for beginners?
répondre: Yes, it's designed for both beginners and experienced practitioners. -
question:
What programming knowledge do I need?
répondre: Basic Python programming knowledge is required. -
question:
Do I need additional software to follow along?
répondre: You will need access to libraries such as PyTorch and TensorFlow for practical examples.
English edition Yuxi (Hayden) Liu Editorial Review
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Caractéristiques et avantages
- Comprehensive guide for all levels in machine learning.
- Emphasizes machine learning best practices throughout.
- Includes hands-on examples using PyTorch, TensorFlow, and scikit-learn.
- Covers advanced techniques like NLP transformers and multimodal models.
- Provides insights from an experienced Google ML engineer.
- Free PDF copy included with print or Kindle purchase.
