including stacking gradient boosting and random forest Learn to build reliable reusable and productionready full stack ML solutions This book offers practitioners and researchers a comprehensive guide to full stack machine learning that covers everything from data preparation to model deployment in production. The authors provide a detailed overview of the practical aspects of ML development with an emphasis on reliability scalability and maintainability. The book is divided into four parts that cover different stages of the ML workflow: Part I Data Preparation explores the entire data pipeline from data ingestion to feature engineering and preparation Part II Model Development delves into various ML algorithms and techniques for model selection and optimization Part III Scaling and Deployment discusses strategies for scaling up ML models and deploying them in production environments Part IV Advanced Topics provides insights into advanced data engineering and ML tools like AirFlow MLflow and ensemble methods. Each chapter includes realworld examples and case studies to help readers understand the concepts better. The book also covers topics like data storytelling data visualization and communication to make the content more accessible to nontechnical stakeholders. The book "Practical Full Stack Machine Learning" addresses the need to develop a personal paradigm for understanding the technological process of developing modern knowledge as the basis for human survival and unity in a warring world. The author argues that technology evolution is a critical aspect of human progress, and to stay relevant, we must adapt our approaches to studying new technologies, change our perceptions of technological terms, and simplify complex concepts to make them accessible to a broader audience. The book is divided into four parts, each focusing on a different stage of the machine learning (ML) workflow: data preparation, model development, scaling and deployment, and advanced topics. It begins with an overview of practical aspects of ML development, emphasizing reliability, scalability, and maintainability. Readers will learn how to master the entire ML pipeline from data ingestion to feature engineering and preparation, including exploration and optimization. Part II delves into various ML algorithms and techniques for selecting and optimizing models, covering topics such as stacking, gradient boosting, and random forest.

включая повышение градиента стека и случайный лес. Научитесь создавать надежные многоразовые и готовые к производству решения полного стека ML. Эта книга предлагает практикам и исследователям всеобъемлющее руководство по полному машинному обучению стека, которое охватывает все, от подготовки данных до развертывания модели в производстве. Авторы приводят подробный обзор практических аспектов разработки ML с акцентом на масштабируемость надежности и ремонтопригодность. Книга разделена на четыре части, которые охватывают разные этапы рабочего процесса ML: Часть I Подготовка данных исследует весь конвейер данных от ввода данных до разработки и подготовки функций. Часть II Разработка моделей углубляется в различные алгоритмы и методы ML для выбора и оптимизации моделей. Часть III Масштабирование и развертывание обсуждает стратегии для масштабирования моделей ML и развертывания их в производственных средах. Часть IV Дополнительные темы дают представление о передовых инструментах разработки данных и ML, таких как AirFlow MLflow и ансамбль методы. Каждая глава включает реальные примеры и тематические исследования, чтобы помочь читателям лучше понять концепции. Книга также охватывает такие темы, как визуализация данных повествования и общение, чтобы сделать контент более доступным для нетехнических заинтересованных сторон. В книге «Practical Full Stack Machine arning» рассматривается необходимость разработки личностной парадигмы понимания технологического процесса развития современных знаний как основы выживания и единства человека в воюющем мире. Автор утверждает, что эволюция технологий является критическим аспектом человеческого прогресса, и чтобы оставаться актуальным, мы должны адаптировать наши подходы к изучению новых технологий, изменить наше восприятие технологических терминов и упростить сложные концепции, чтобы сделать их доступными для более широкой аудитории. Книга разделена на четыре части, каждая из которых сосредоточена на разных этапах рабочего процесса машинного обучения (ML): подготовка данных, разработка моделей, масштабирование и развертывание, а также расширенные темы. Он начинается с обзора практических аспектов разработки ML, подчеркивая надежность, масштабируемость и ремонтопригодность. Читатели узнают, как освоить весь конвейер ML от приема данных до разработки и подготовки функций, включая разведку и оптимизацию. Часть II углубляется в различные алгоритмы ML и методы выбора и оптимизации моделей, охватывая такие темы, как стекинг, градиентный бустинг и случайный лес.

y compris l'augmentation du gradient de la pile et la forêt aléatoire. Apprenez à créer des solutions de pile complète ML fiables, réutilisables et prêtes à être fabriquées. Ce livre offre aux praticiens et aux chercheurs un guide complet sur l'apprentissage automatique complet de la pile, qui couvre tout, de la préparation des données au déploiement du modèle dans la production. s auteurs donnent un aperçu détaillé des aspects pratiques du développement de ML, en mettant l'accent sur l'évolutivité de la fiabilité et de la réparabilité. livre est divisé en quatre parties qui couvrent les différentes étapes du flux de travail ML : Partie I La préparation des données explore l'ensemble du pipeline de données, de la saisie des données au développement et à la préparation des fonctions. Partie II développement de modèles s'étend sur une variété d'algorithmes et de méthodes ML pour sélectionner et optimiser les modèles. Partie III Mise à l'échelle et déploiement discute des stratégies pour mettre à l'échelle les modèles ML et les déployer dans les environnements de production. Partie IV D'autres thèmes donnent un aperçu des outils avancés de développement de données et de ML tels que AirFlow MLflow et un ensemble de méthodes. Chaque chapitre contient des exemples concrets et des études de cas pour aider les lecteurs à mieux comprendre les concepts. livre aborde également des sujets tels que la visualisation des données narratives et la communication afin de rendre le contenu plus accessible aux parties prenantes non techniques. livre « Practical Full Stack Machine arning » examine la nécessité de développer un paradigme personnel pour comprendre le processus technologique du développement des connaissances modernes comme base de la survie et de l'unité de l'homme dans un monde en guerre. L'auteur affirme que l'évolution des technologies est un aspect critique du progrès humain, et pour rester pertinent, nous devons adapter nos approches à l'étude des nouvelles technologies, changer notre perception des termes technologiques et simplifier les concepts complexes afin de les rendre accessibles à un public plus large. livre est divisé en quatre parties, chacune se concentrant sur les différentes étapes du flux de travail Machine arning (ML) : la préparation des données, le développement de modèles, la mise à l'échelle et le déploiement, ainsi que des thèmes avancés. Il commence par un aperçu des aspects pratiques du développement ML, soulignant la fiabilité, l'évolutivité et la réparabilité. s lecteurs apprendront à maîtriser l'ensemble de la chaîne ML, de la réception des données au développement et à la préparation des fonctions, y compris l'exploration et l'optimisation. La partie II explore les différents algorithmes de ML et les méthodes de sélection et d'optimisation des modèles, couvrant des sujets tels que l'empilement, le renforcement de gradient et la forêt aléatoire.

incluyendo el aumento del gradiente de la pila y el bosque accidental. Aprenda a crear soluciones de pila completa de ML reutilizables y listas para la producción. Este libro ofrece a los profesionales e investigadores una guía completa sobre el aprendizaje automático completo de la pila, que abarca todo, desde la preparación de datos hasta el despliegue del modelo en la producción. autores ofrecen una visión general detallada de los aspectos prácticos del desarrollo de ML, con énfasis en la escalabilidad de la confiabilidad y la capacidad de mantenimiento. libro se divide en cuatro partes que abarcan diferentes etapas del flujo de trabajo de ML: Parte I La preparación de datos explora toda la canalización de datos desde la entrada de datos hasta el desarrollo y preparación de funciones. Parte II desarrollo de modelos profundiza en los diferentes algoritmos y métodos de ML para seleccionar y optimizar modelos. Parte III Escala e implementación analiza las estrategias para escalar los modelos ML e implementarlos en entornos de producción. Parte IV Temas adicionales dan una idea de las herramientas avanzadas de desarrollo de datos y ML como AirFlow MLflow y métodos de conjunto. Cada capítulo incluye ejemplos reales y estudios de casos para ayudar a los lectores a comprender mejor los conceptos. libro también cubre temas como la visualización de datos narrativos y la comunicación para hacer el contenido más accesible para los interesados no técnicos. libro «Práctica Full Stack Machine arning» aborda la necesidad de desarrollar un paradigma personal para entender el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia y la unidad humana en un mundo en guerra. autor sostiene que la evolución de la tecnología es un aspecto crítico del progreso humano y para seguir siendo relevante debemos adaptar nuestros enfoques al estudio de las nuevas tecnologías, cambiar nuestra percepción de los términos tecnológicos y simplificar conceptos complejos para hacerlos accesibles a un público más amplio. libro se divide en cuatro partes, cada una centrada en diferentes etapas del flujo de trabajo de aprendizaje automático (ML): preparación de datos, desarrollo de modelos, escala e implementación, y temas avanzados. Comienza con una revisión de los aspectos prácticos del desarrollo de ML, destacando la fiabilidad, escalabilidad y capacidad de mantenimiento. lectores aprenderán a dominar todo el transportador de ML desde la recepción de datos hasta el desarrollo y preparación de funciones, incluyendo exploración y optimización. La Parte II profundiza en los diferentes algoritmos de ML y en las técnicas de selección y optimización de modelos, abarcando temas como el stacking, el boosting gradiente y el bosque aleatorio.

inclui aumento de gradiente de pilha e floresta aleatória. Aprenda a criar soluções reutilizáveis confiáveis e prontas para produzir uma pilha completa de ML. Este livro oferece a práticas e pesquisadores uma guia abrangente sobre o aprendizado completo da pilha, que abrange tudo desde a produção de dados até a implantação do modelo na produção. Os autores apresentam uma revisão detalhada dos aspectos práticos do desenvolvimento da ML, com foco na escalabilidade de confiabilidade e reparabilidade. O livro é dividido em quatro partes que abrangem diferentes etapas do fluxo de trabalho ML: parte I A produção de dados explora toda a linha de montagem desde a entrada de dados até a elaboração e elaboração de funções. Parte II O desenvolvimento de modelos é aprofundado em vários algoritmos e técnicas ML para selecionar e otimizar modelos. Parte III Escala e implantação discute estratégias para dimensionar e implantar modelos ML em ambientes de produção. Parte IV Temas adicionais fornecem uma visão das ferramentas avançadas de desenvolvimento de dados e ML, tais como AirFlow MLflow e o conjunto de métodos. Cada capítulo inclui exemplos reais e estudos de caso para ajudar os leitores a entender melhor os conceitos. O livro também abrange temas como visualização de dados narrativos e comunicação para tornar o conteúdo mais acessível a interessados não técnicos. O livro «Pratical Full Stack Machine arning» aborda a necessidade de desenvolver um paradigma pessoal para compreender o processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno como base para a sobrevivência e unidade do homem no mundo em guerra. O autor afirma que a evolução da tecnologia é um aspecto crítico do progresso humano, e para permanecer relevante, precisamos adaptar nossas abordagens para o estudo de novas tecnologias, mudar nossa percepção de termos tecnológicos e simplificar conceitos complexos para torná-los acessíveis a um público mais amplo. O livro é dividido em quatro partes, cada uma concentrada em diferentes etapas do processo de trabalho de aprendizagem de máquinas (ML): produção de dados, desenvolvimento de modelos, zoom e implantação e tópicos avançados. Começa com uma revisão dos aspectos práticos do desenvolvimento da ML, enfatizando a confiabilidade, a escalabilidade e a reparabilidade. Os leitores aprendem como aprender toda a linha de montagem ML desde a recepção de dados até o desenvolvimento e preparação de funções, incluindo exploração e otimização. A parte II é aprofundada em vários algoritmos ML e métodos de escolha e otimização de modelos, abrangendo temas como vidro, busting de gradiente e floresta aleatória.

include l'aumento della sfumatura dello stack e la foresta casuale. Impara a creare soluzioni affidabili e riutilizzabili e pronte per la produzione di stack ML completi. Questo libro offre agli esperti e ai ricercatori una guida completa per l'apprendimento completo dello stack, che comprende tutto, dalla preparazione dei dati all'implementazione del modello in produzione. Gli autori forniscono una panoramica dettagliata degli aspetti pratici dello sviluppo di ML, focalizzandosi sulla scalabilità dell'affidabilità e sulla riparabilità. Il libro è suddiviso in quattro parti che coprono le diverse fasi del flusso di lavoro ML: Parte I La preparazione dei dati esamina l'intera catena di montaggio, dall'immissione dei dati allo sviluppo e alla preparazione delle funzioni. Parte II Lo sviluppo dei modelli viene approfondito in diversi algoritmi e metodi ML per selezionare e ottimizzare i modelli. Parte III Scalabilità e implementazione discutono le strategie per scalare e implementare i modelli ML negli ambienti di produzione. Parte IV Argomenti aggiuntivi forniscono un'idea degli strumenti avanzati di sviluppo dati e ML, come MLflow e un insieme di metodi. Ogni capitolo include esempi reali e studi di caso per aiutare i lettori a comprendere meglio i concetti. Il libro comprende anche argomenti come la visualizzazione dei dati narrativi e la comunicazione per rendere i contenuti più accessibili agli interessati non tecnici. Il libro «Pratical Full Stack Machine arning» descrive la necessità di sviluppare un paradigma personale per comprendere il processo tecnologico di sviluppo delle conoscenze moderne come base per la sopravvivenza e l'unità umana nel mondo in guerra. L'autore sostiene che l'evoluzione della tecnologia è un aspetto cruciale del progresso umano, e per rimanere aggiornati, dobbiamo adattare i nostri approcci allo studio delle nuove tecnologie, cambiare la nostra percezione dei termini tecnologici e semplificare i concetti complessi per renderli accessibili a un pubblico più ampio. Il libro è suddiviso in quattro parti, ciascuna concentrata su diverse fasi del flusso di lavoro di apprendimento automatico (ML): preparazione dei dati, progettazione dei modelli, scalabilità e implementazione e argomenti avanzati. Inizia con una panoramica degli aspetti pratici dello sviluppo di ML, sottolineando l'affidabilità, la scalabilità e la riparabilità. I lettori impareranno come imparare l'intera catena di montaggio ML dall'acquisizione dei dati allo sviluppo e alla preparazione delle funzioni, inclusa l'esplorazione e l'ottimizzazione. La parte II viene approfondita in diversi algoritmi ML e metodi di scelta e ottimizzazione dei modelli, coprendo temi come il vetro, il boosting gradiente e la foresta casuale.

einschließlich steigendem Stapelverlauf und gelegentlichem Wald. Erfahren e, wie e zuverlässige wiederverwendbare und serienreife ML-Full-Stack-Lösungen erstellen. Dieses Buch bietet Praktikern und Forschern einen umfassenden itfaden zum vollständigen maschinellen rnen des Stapels, der alles von der Datenaufbereitung bis zum Einsatz des Modells in der Produktion umfasst. Die Autoren geben einen detaillierten Überblick über die praktischen Aspekte der ML-Entwicklung mit Fokus auf Skalierbarkeit der Zuverlässigkeit und Wartbarkeit. Das Buch ist in vier Teile gegliedert, die die verschiedenen Phasen des ML-Workflows abdecken: Teil I Data Preparation untersucht die gesamte Datenpipeline von der Dateneingabe über die Entwicklung bis zur Funktionsvorbereitung. Teil II Modellentwicklung vertieft sich in verschiedene ML Algorithmen und Methoden zur Auswahl und Optimierung von Modellen. Teil III Skalierung und Bereitstellung diskutiert Strategien zur Skalierung von ML-Modellen und deren Bereitstellung in Produktionsumgebungen. Teil IV Zusätzliche Themen geben einen Einblick in fortschrittliche Datenentwicklungs- und ML-Tools wie AirFlow MLflow und Ensemble-Methoden. Jedes Kapitel enthält reale Beispiele und Fallstudien, um den sern zu helfen, die Konzepte besser zu verstehen. Das Buch behandelt auch Themen wie die Visualisierung von Storytelling-Daten und Kommunikation, um Inhalte für nicht-technische Stakeholder zugänglicher zu machen. Das Buch „Practical Full Stack Machine arning“ untersucht die Notwendigkeit, ein persönliches Paradigma für das Verständnis des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben und die Einheit des Menschen in einer kriegführenden Welt zu entwickeln. Der Autor argumentiert, dass die Evolution der Technologie ein kritischer Aspekt des menschlichen Fortschritts ist, und um relevant zu bleiben, müssen wir unsere Ansätze an das Studium neuer Technologien anpassen, unsere Wahrnehmung technologischer Begriffe ändern und komplexe Konzepte vereinfachen, um sie einem breiteren Publikum zugänglich zu machen. Das Buch ist in vier Teile unterteilt, die sich jeweils auf verschiedene Phasen des Machine arning (ML) -Workflows konzentrieren: Datenvorbereitung, Modellentwicklung, Skalierung und Bereitstellung sowie erweiterte Themen. Es beginnt mit einem Überblick über die praktischen Aspekte der ML-Entwicklung und betont die Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit. Die ser erfahren, wie sie die gesamte ML-Pipeline vom Empfang der Daten bis zur Entwicklung und Vorbereitung der Funktionen einschließlich Exploration und Optimierung beherrschen. Teil II befasst sich mit verschiedenen ML-Algorithmen und Methoden zur Auswahl und Optimierung von Modellen und deckt Themen wie Stacking, Gradientenverstärkung und Random Forest ab.

w tym stos gradientu wzniesienia i losowego lasu. Naucz się budować niezawodne, wielokrotnego użytku i gotowe do produkcji pełny zestaw ML. Ta książka oferuje praktyków i naukowców kompleksowy przewodnik do kompletnego uczenia stos maszyny, który obejmuje wszystko, od przygotowania danych do wdrażania modelu w produkcji. Autorzy przedstawiają szczegółowy przegląd praktycznych aspektów rozwoju ML z naciskiem na rzetelność skalowalności i konserwowalność. Książka podzielona jest na cztery części, które obejmują różne etapy przepływu pracy ML: Część I Przygotowanie danych bada cały rurociąg danych od wprowadzania danych do rozwoju i przygotowania funkcji. Część II Model Development zagłębia się w różne algorytmy ML oraz metody doboru i optymalizacji modelu. Część III Skalowanie i wdrażanie omawia strategie skalowania modeli ML i ich wdrażania w środowiskach produkcyjnych. Część IV Dodatkowe tematy zapewniają wgląd w zaawansowany rozwój danych i narzędzia ML, takie jak AirFlow MLFlow i metody zespołu. Każdy rozdział zawiera przykłady świata rzeczywistego i studia przypadków, aby pomóc czytelnikom lepiej zrozumieć pojęcia. Książka obejmuje również takie tematy, jak wizualizacja danych narracyjnych i komunikacja w celu zwiększenia dostępności treści dla nietechnicznych zainteresowanych stron. W książce „Practical Full Stack Machine arning” przeanalizowano potrzebę opracowania osobistego paradygmatu dla zrozumienia technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy jako podstawy ludzkiego przetrwania i jedności w wojującym świecie. Autor twierdzi, że ewolucja technologii jest krytycznym aspektem postępu ludzkiego i aby pozostać istotnym, musimy dostosować nasze podejścia do uczenia się nowych technologii, zmienić nasze postrzeganie terminów technologicznych i uprościć złożone koncepcje, aby uczynić je dostępnymi dla szerszej publiczności. Książka podzielona jest na cztery części, z których każda skupia się na różnych etapach procesu uczenia maszynowego (ML): przygotowywaniu danych, opracowywaniu modeli, skalowaniu i wdrażaniu oraz zaawansowanych tematach. Zaczyna się od przeglądu praktyczności rozwoju ML, podkreślając niezawodność, skalowalność i trwałość. Czytelnicy dowiedzą się, jak opanować cały rurociąg ML od odbioru danych po opracowanie i przygotowanie, w tym poszukiwanie i optymalizację. Część II zagłębia się w różne algorytmy ML oraz techniki doboru i optymalizacji modeli, obejmujące takie tematy, jak układanie, zwiększanie gradientów i losowy las.

כולל שיפוע ערימות ויער אקראי. למד לבנות פתרונות אמינים, שמישים ומוכנים לייצור. ספר זה מציע לתרגולים וחוקרים מדריך מקיף להשלמת למידת מכונות ערמה המכסה הכל החל בהכנת נתונים וכלה בפריסת מודלים בייצור. המחברים מספקים סקירה מפורטת של ההיבטים המעשיים של פיתוח ML עם דגש על איזון אמינות וחיזוק. הספר מחולק לארבעה חלקים המכסים שלבים שונים של זרם העבודה של ML: הכנת חלק I Data חוקרת את כל צינור המידע מכניסת נתונים ועד פיתוח והכנה. פיתוח מודל חלק II מתעמק באלגוריתמי ML ושיטות שונות לבחירת מודל ואופטימיזציה. Part III Scaling and Pression דן באסטרטגיות להפחתת מודלים של ML ולפרוס אותם בסביבות הייצור. חלק IV נוסף מספק תובנה על פיתוח נתונים מתקדם וכלי ML כמו Airflow Mlflow ושיטות אנסמבל. כל פרק כולל דוגמאות מהעולם האמיתי ומחקרי מקרים כדי לעזור לקוראים להבין טוב יותר מושגים. הספר סוקר גם נושאים כגון הדמיית מידע נרטיבי ותקשורת כדי להפוך תוכן לנגיש יותר לבעלי עניין שאינם טכניים. הספר Practical Full Stack Machine arning בוחן את הצורך לפתח פרדיגמה אישית להבנת התהליך הטכנולוגי של פיתוח ידע מודרני כבסיס להישרדות ולאחדות אנושית בעולם לוחם. המחבר טוען שהאבולוציה של הטכנולוגיה היא היבט קריטי של ההתקדמות האנושית, וכדי להישאר רלוונטיים, עלינו להתאים את הגישות שלנו ללמידה של טכנולוגיות חדשות, לשנות את התפיסות שלנו לגבי מונחים טכנולוגיים, ולפשט מושגים מורכבים הספר מחולק לארבעה חלקים, וכל אחד מהם מתמקד בשלבים שונים של למידת המכונה (ML): הכנת נתונים, פיתוח מודלים, הגדלה ופריסה, ונושאים מתקדמים. הוא מתחיל בסקירה מעשית של פיתוח ML, תוך הדגשת אמינות, קשקשים וחיזוקים. הקוראים ילמדו כיצד לשלוט על כל צינור ה-ML מקבלת נתונים לתכונה של פיתוח והכנה, כולל חקר ואופטימיזציה. חלק II מתעמק באלגוריתמי ML שונים ובחירת מודלים וטכניקות אופטימיזציה, המכסים נושאים כגון ערימה, שיפוץ גרדיאנט ויער אקראי.''

yığın gradyan yüksekliği ve rastgele orman dahil. Güvenilir, yeniden kullanılabilir ve üretime hazır tam ML yığını çözümleri oluşturmayı öğrenin. Bu kitap, uygulayıcılara ve araştırmacılara, veri hazırlamadan üretimde model dağıtımına kadar her şeyi kapsayan yığın makine öğrenimini tamamlamak için kapsamlı bir rehber sunmaktadır. Yazarlar, güvenilirlik ölçeklenebilirliği ve sürdürülebilirliğe vurgu yaparak ML gelişiminin pratik yönlerine ayrıntılı bir genel bakış sunmaktadır. Kitap, ML iş akışının farklı aşamalarını kapsayan dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm I Veri hazırlığı, veri girişinden özellik geliştirme ve hazırlamaya kadar tüm veri akışını araştırır. Bölüm II Model Geliştirme, model seçimi ve optimizasyonu için çeşitli ML algoritmalarını ve yöntemlerini inceler. Bölüm III Ölçeklendirme ve Dağıtım, ML modellerini ölçeklendirme ve bunları üretim ortamlarında dağıtma stratejilerini tartışır. Bölüm IV Ek konular, AirFlow MLflow ve topluluk yöntemleri gibi gelişmiş veri geliştirme ve ML araçları hakkında bilgi sağlar. Her bölüm, okuyucuların kavramları daha iyi anlamalarına yardımcı olmak için gerçek dünyadaki örnekleri ve vaka incelemelerini içerir. Kitap ayrıca, içeriği teknik olmayan paydaşlar için daha erişilebilir hale getirmek için anlatı veri görselleştirme ve iletişim gibi konuları da kapsar. "Practical Full Stack Machine arning" (Pratik Tam Yığın Makine Öğrenimi) kitabı, savaşan bir dünyada insanın hayatta kalması ve birliği için temel olarak modern bilgiyi geliştirmenin teknolojik sürecini anlamak için kişisel bir paradigma geliştirme ihtiyacını inceler. Yazar, teknolojinin evriminin insan ilerlemesinin kritik bir yönü olduğunu ve alakalı kalmak için yaklaşımlarımızı yeni teknolojileri öğrenmeye uyarlamamız, teknolojik terimlere ilişkin algılarımızı değiştirmemiz ve karmaşık kavramları daha geniş bir kitleye erişilebilir kılmak için basitleştirmemiz gerektiğini savunuyor. Kitap, her biri makine öğrenimi (ML) iş akışının farklı aşamalarına odaklanan dört bölüme ayrılmıştır: veri hazırlama, model geliştirme, ölçeklendirme ve dağıtım ve ileri konular. ML gelişiminin pratikliklerine genel bir bakış ile başlar, güvenilirliği, ölçeklenebilirliği ve sürdürülebilirliği vurgular. Okuyucular, veri makbuzundan, keşif ve optimizasyon dahil olmak üzere özellik geliştirme ve hazırlamaya kadar tüm ML boru hattına nasıl hakim olacaklarını öğreneceklerdir. Bölüm II, istifleme, degrade artırma ve rastgele orman gibi konuları kapsayan çeşitli ML algoritmalarını ve model seçimi ve optimizasyon tekniklerini inceler.

بما في ذلك ارتفاع التدرج المكدس والغابات العشوائية. تعلم بناء حلول مكدس ML كاملة موثوقة وقابلة لإعادة الاستخدام وجاهزة للإنتاج. يقدم هذا الكتاب للممارسين والباحثين دليلًا شاملاً لإكمال التعلم الآلي المكدس الذي يغطي كل شيء من إعداد البيانات إلى نشر النماذج في الإنتاج. يقدم المؤلفون لمحة عامة مفصلة عن الجوانب العملية لتطوير ML مع التركيز على قابلية التوسع والصيانة. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء تغطي مراحل مختلفة من سير عمل ML: يستكشف إعداد بيانات الجزء الأول خط أنابيب البيانات بالكامل من إدخال البيانات إلى تطوير الميزات وإعدادها. يتعمق الجزء الثاني من تطوير النموذج في خوارزميات ML المختلفة وطرق اختيار النموذج وتحسينه. ويناقش الجزء الثالث، التوسع والنشر، الاستراتيجيات الرامية إلى توسيع نطاق نماذج مكافحة غسل الأموال ونشرها في بيئات الإنتاج. تقدم المواضيع الإضافية نظرة ثاقبة على تطوير البيانات المتقدمة وأدوات ML مثل AirFlow MLflow وطرق المجموعة. يتضمن كل فصل أمثلة واقعية ودراسات حالة لمساعدة القراء على فهم المفاهيم بشكل أفضل. يغطي الكتاب أيضًا مواضيع مثل تصور البيانات السردية والاتصال لجعل المحتوى في متناول أصحاب المصلحة غير التقنيين. يبحث كتاب «التعلم الآلي الكامل العملي» الحاجة إلى تطوير نموذج شخصي لفهم العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة كأساس لبقاء الإنسان ووحدته في عالم متحارب. يجادل المؤلف بأن تطور التكنولوجيا هو جانب حاسم في التقدم البشري، ولكي نظل مهمين، يجب علينا تكييف مناهجنا لتعلم التقنيات الجديدة، وتغيير تصوراتنا للمصطلحات التكنولوجية، وتبسيط المفاهيم المعقدة لجعلها في متناول جمهور أوسع. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء، يركز كل منها على مراحل مختلفة من سير عمل التعلم الآلي (ML): إعداد البيانات، وتطوير النموذج، والتوسع والنشر، والمواضيع المتقدمة. يبدأ بلمحة عامة عن الجوانب العملية لتطوير ML، مع التأكيد على الموثوقية وقابلية التوسع والصيانة. سيتعلم القراء كيفية إتقان خط أنابيب ML بالكامل من إيصال البيانات إلى ميزة التطوير والتحضير، بما في ذلك الاستكشاف والتحسين. يتعمق الجزء الثاني في خوارزميات ML المختلفة وتقنيات اختيار النماذج وتحسينها، والتي تغطي موضوعات مثل التكديس وتعزيز التدرج والغابات العشوائية.

스택 그라디언트 고도 및 임의의 숲을 포함합니다. 신뢰할 수 있고 재사용 가능하며 생산이 가능한 풀 ML 스택 솔루션을 구축하는 방법을 배우십시 이 책은 실무자와 연구원에게 데이터 준비부터 생산 모델 배포에 이르기까지 모든 것을 다루는 스택 머신 러닝을 완료하기위한 포괄적 인 가이드를 제 저자는 신뢰성 확장 성 및 유지 보수성에 중점을 둔 ML 개발의 실제 측면에 대한 자세한 개요를 제공합니다. 이 책은 ML 워크 플로우의 여러 단계를 다루는 네 부분으로 나뉩니다. 파트 I 데이터 준비는 데이터 입력에서 기능 개발 및 준비에 이르기까지 전체 데이터 파이프 라인을 탐색합니다. 파트 II 모델 개발은 모델 선택 및 최적화를위한 다양한 ML 알고리즘 및 방법을 탐구합니다. 파트 III 스케일링 및 배포는 ML 모델을 확장하고 생산 환경에 배포하기위한 전략을 설명합니다. 파트 IV 추가 주제는 AirFlow MLflow 및 앙상블 방법과 같은 고급 데이터 개발 및 ML 도구에 대한 통찰력을 제공합니다. 각 장에는 독자가 개념을 더 잘 이해할 수 있도록 실제 사례 및 사례 연구가 포함되어 있습니다. 이 책은 또한 내러티브 데이터 시각화 및 커뮤니케이션과 같은 주제를 다루어 비 기술적 이해 관계자가 컨텐츠에보다 쉽게 액세스 할 수 "Practical Full Stack Machine arning" 책은 현대 지식을 개발하는 기술 프로세스를 전쟁 세계에서 인간 생존과 연합의 기초로 이해하기위한 개인 패러다임을 개발할 필요성을 조사합니다. 저자는 기술의 진화가 인간 진보의 중요한 측면이라고 주장하며, 관련성을 유지하기 위해 새로운 기술을 배우고, 기술 용어에 대한 인식을 바꾸고, 더 많은 청중이 접근 할 수 있도록 복잡한 개념을 단순화해야합니다.. 이 책은 데이터 준비, 모델 개발, 스케일링 및 배포, 고급 주제와 같은 기계 학습 (ML) 워크 플로우의 여러 단계에 중점을 둔 네 부분으로 나뉩니다. ML 개발의 실용성에 대한 개요로 시작하여 신뢰성, 확장 성 및 유지 관리성을 강조합니다. 독자는 데이터 영수증에서 탐색 및 최적화를 포함한 기능 개발 및 준비에 이르기까지 전체 ML 파이프 라인을 마스터하는 방법을 배 파트 II는 스태킹, 그라디언트 부스팅 및 랜덤 포리스트와 같은 주제를 다루는 다양한 ML 알고리즘 및 모델 선택 및 최적화 기술을 탐구합니다.

スタック勾配高度とランダムフォレストを含む。信頼性が高く、再利用可能で、生産準備が整った完全なMLスタックソリューションの構築を学びましょう。本書では、実践者や研究者に、データの準備から本番でのモデル展開までを網羅したスタック機械学習を完了するための包括的なガイドを提供します。著者らは、信頼性のスケーラビリティとメンテナンス性に重点を置いて、ML開発の実用的な側面の詳細な概要を説明している。この本は、MLワークフローのさまざまな段階をカバーする4つの部分に分かれています。Part I Data preparationは、データエントリから機能開発および準備まで、データパイプライン全体を探索します。Part II Model Developmentは、さまざまなMLアルゴリズムとモデルの選択と最適化のための方法を掘り下げます。Part IIIスケーリングと展開では、MLモデルをスケーリングして本番環境に展開するための戦略について説明します。Part IVその他のトピックでは、AirFlow MLflowやアンサンブル方法などの高度なデータ開発およびMLツールについての洞察を提供します。各章には、現実世界の例とケーススタディが含まれており、読者が概念をよりよく理解するのに役立ちます。また、コンテンツを非技術的な利害関係者がよりアクセスしやすくするために、物語データの可視化やコミュニケーションなどのトピックについても取り上げています。「Practical Full Stack Machine arning」は、現代の知識を発展させる技術プロセスを、戦争世界における人間の生存と統一の基礎として理解するための個人的なパラダイムを開発する必要性を検討しています。技術の進化は人間の進歩の重要な側面であり、関連性を保つためには、新しい技術を学ぶアプローチを適応させ、技術用語の認識を変え、複雑な概念を簡素化してより多くの聴衆にアクセスできるようにしなければならないと著者は論じている。本は4つの部分に分かれており、それぞれが機械学習（ML）ワークフローのさまざまな段階に焦点を当てています。データ準備、モデル開発、スケーリングと展開、および高度なトピックです。これは、信頼性、スケーラビリティ、保守性を重視したML開発の実用性の概要から始まります。読者は、MLパイプライン全体をデータレシートから機能開発および準備にマスターする方法を学びます。Part IIでは、スタッキング、グラデーションブースト、ランダムフォレストなど、さまざまなMLアルゴリズムとモデルの選択と最適化技術を取り入れています。