مجله علمی تفریحی بیبیس
0

دانلود کتاب راهنمای عملی پیش‌بینی منسجم کاربردی در پایتون

  • عنوان کتاب: Practical Guide to Applied Conformal Prediction in Python
  • نویسنده: Valery Manokhin
  • حوزه: برنامه نویسی پایتون
  • سال انتشار: 2023
  • تعداد صفحه: 253
  • زبان اصلی: انگلیسی
  • نوع فایل: pdf
  • حجم فایل: 8.46 مگابایت

با «راهنمای عملی برای پیش‌بینی منسجم کاربردی در پایتون»، راهنمای جامع شما برای تسلط بر کمی‌سازی عدم قطعیت در یادگیری ماشین، سفری روشنگر را آغاز کنید. این کتاب پیچیدگی‌های پیش‌بینی منسجم را آشکار می‌کند و بر کاربردهای عملی که طبقه‌بندی، رگرسیون، پیش‌بینی، بینایی کامپیوتری و پردازش زبان طبیعی را در بر می‌گیرد، تمرکز دارد. همچنین به تکنیک‌های پیچیده برای پرداختن به مجموعه داده‌های نامتعادل و چالش‌های طبقه‌بندی چند طبقه می‌پردازد و مطالعات موردی را ارائه می‌کند که نظریه را با عمل دنیای واقعی پل می‌کند. این منبع با دقت برای خوانندگان مختلف، از جمله دانشمندان داده، مهندسین یادگیری ماشین، متخصصان صنعت، محققان، دانشگاهیان و دانشجویانی که علاقه مند به تسلط بر کمی سازی عدم قطعیت و پیش بینی مطابق در زمینه های مربوطه خود هستند، ساخته شده است. چه در حال شروع سفر خود در علم داده باشید و چه به دنبال تعمیق تخصص موجود خود باشید، این کتاب دانش بنیادی و استراتژی‌های پیشرفته لازم برای پیمایش کمی عدم قطعیت در یادگیری ماشین را با اطمینان ارائه می‌کند. با «راهنمای عملی پیش‌بینی منسجم کاربردی در پایتون»، بیش از دانش به دست می‌آورید. شما قدرت اعمال تکنیک های پیشرفته را در کاربردهای صنعتی به دست می آورید و دقت و قابلیت اطمینان مدل های پیش بینی خود را افزایش می دهید. از این فرصت برای ارتقای شغل خود در یادگیری ماشینی با استفاده از پتانسیل پیش‌بینی منسجم استفاده کنید.

Embark on an insightful journey with “Practical Guide to Applied Conformal Prediction in Python,” your comprehensive guide to mastering uncertainty quantification in machine learning. This book unfolds the complexities of Conformal Prediction, focusing on practical applications that span classification, regression, forecasting, computer vision, and natural language processing. It also delves into sophisticated techniques for addressing imbalanced datasets and multi-class classification challenges, presenting case studies that bridge theory with real-world practice. This resource is meticulously crafted for a diverse readership, including data scientists, machine learning engineers, industry professionals, researchers, academics, and students interested in mastering uncertainty quantification and conformal prediction within their respective fields. Whether you’re starting your journey in data science or looking to deepen your existing expertise, this book provides the foundational knowledge and advanced strategies necessary to navigate uncertainty quantification in machine learning confidently. With “Practical Guide to Applied Conformal Prediction in Python,” you gain more than knowledge; you gain the power to apply cutting-edge techniques to industry applications, enhancing the precision and reliability of your predictive models. Embrace this opportunity to elevate your career in machine learning by harnessing the potential of Conformal Prediction.

این کتاب را میتوانید از لینک زیر بصورت رایگان دانلود کنید:

Download: Practical Guide to Applied Conformal Prediction in Python

نظرات کاربران

  •  چنانچه دیدگاه شما توهین آمیز باشد تایید نخواهد شد.
  •  چنانچه دیدگاه شما جنبه تبلیغاتی داشته باشد تایید نخواهد شد.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بیشتر بخوانید

آموزش نقاشی سیاه قلم کانال واتساپ