Thoughtful Machine Learning. A Test-Driven Approach

- Autor:
- Matthew Kirk
- Promocja Przejdź


- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 236
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis książki: Thoughtful Machine Learning. A Test-Driven Approach
Learn how to apply test-driven development (TDD) to machine-learning algorithms—and catch mistakes that could sink your analysis. In this practical guide, author Matthew Kirk takes you through the principles of TDD and machine learning, and shows you how to apply TDD to several machine-learning algorithms, including Naive Bayesian classifiers and Neural Networks.
Machine-learning algorithms often have tests baked in, but they can’t account for human errors in coding. Rather than blindly rely on machine-learning results as many researchers have, you can mitigate the risk of errors with TDD and write clean, stable machine-learning code. If you’re familiar with Ruby 2.1, you’re ready to start.
- Apply TDD to write and run tests before you start coding
- Learn the best uses and tradeoffs of eight machine learning algorithms
- Use real-world examples to test each algorithm through engaging, hands-on exercises
- Understand the similarities between TDD and the scientific method for validating solutions
- Be aware of the risks of machine learning, such as underfitting and overfitting data
- Explore techniques for improving your machine-learning models or data extraction
Wybrane bestsellery
-
Ten praktyczny przewodnik pozwoli osiągnąć biegłość w stosowaniu uczenia maszynowego w codziennej pracy. Autor, Matthew Kirk, bez akademickich rozważań pokazuje, jak integrować i testować algorytmy uczenia maszynowego w swoim kodzie. Książka przedstawia wykorzystanie testów z użyciem bibli...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
62.91 zł
69.90 zł(-10%) -
Gain the confidence you need to apply machine learning in your daily work. With this practical guide, author Matthew Kirk shows you how to integrate and test machine learning algorithms in your code, without the academic subtext.Featuring graphs and highlighted code examples throughout, the book ...
Thoughtful Machine Learning with Python. A Test-Driven Approach Thoughtful Machine Learning with Python. A Test-Driven Approach
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)143.65 zł
169.00 zł(-15%) -
Oto pierwszy tom dzieła, które stanowi inspirujące spojrzenie na sztuczną inteligencję. Jego zrozumienie nie wymaga wybitnej znajomości informatyki i matematyki. Książka jest wspaniałą syntezą wczesnych i późniejszych koncepcji, a także technik, przeprowadzoną we frameworku idei, metod i technolo...
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1 Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)109.85 zł
169.00 zł(-35%) -
Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozk...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
To drugi tom klasycznego podręcznika wiedzy o sztucznej inteligencji. Podobnie jak w wypadku pierwszej części, lektura tej książki nie wymaga wybitnej znajomości tematu. Dzięki przejrzystości tekstu i umiejętnemu unikaniu nadmiernego formalizmu można w dość łatwy sposób zrozumieć kluczowe idee i ...
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2 Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
To drugie wydanie bestsellerowego przewodnika po technikach uczenia maszynowego. Wystarczą minimalne umiejętności programistyczne, aby dzięki tej książce nauczyć się budowania i trenowania głębokiej sieci neuronowej. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki jest ułatwiony przez liczne przykłady ...
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
Ta praktyczna książka ułatwi Ci rozpoczęcie wdrażania rozwiązań rzeczywistych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Zawiera przystępne wprowadzenie do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, a także sposoby wykorzystania Pythona i biblioteki scikit-learn, uwzględniające potrzeby badac...
Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Ta książka jest nowatorskim podręcznikiem, w którym w zrozumiały, intuicyjny sposób opisano techniki sztucznej inteligencji. Została wzbogacona kolorowymi ilustracjami i zrozumiałym kodem, dzięki czemu pozwala o wiele łatwiej zagłębić się w złożoność modeli głębokiego uczenia. Trudniejsze zagadni...
Uczenie głębokie i sztuczna inteligencja. Interaktywny przewodnik ilustrowany Uczenie głębokie i sztuczna inteligencja. Interaktywny przewodnik ilustrowany
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)64.35 zł
99.00 zł(-35%) -
Niniejsza książka jest praktycznym przewodnikiem po uczeniu głębokim. Znalazły się tu dokładne informacje o istocie uczenia głębokiego, o jego zastosowaniach i ograniczeniach. Wyjaśniono zasady rozwiązywania typowych problemów uczenia maszynowego. Pokazano, jak korzystać z pakietu Keras przy impl...
Deep Learning. Praca z językiem Python i biblioteką Keras Deep Learning. Praca z językiem Python i biblioteką Keras
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)38.35 zł
59.00 zł(-35%) -
Uczenie maszynowe obejmuje techniki wykorzystywane najczęściej w obszarze określanym mianem sztucznej inteligencji — a właśnie ona jest w tej chwili jednym z głównych kierunków rozwoju technologicznego branży IT. Niesamowite jest to, że po odpowiednim przekształceniu wiele problemów praktyc...
Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)89.55 zł
199.00 zł(-55%)
Ebooka przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video zobaczysz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP4 (pliki spakowane w ZIP)
Szczegóły książki
- ISBN Ebooka:
- 978-14-493-7409-9, 9781449374099
- Data wydania ebooka:
-
2014-09-26
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@helion.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 19.9MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 19.9MB
- Kategorie:
Uczenie maszynowe
Spis treści książki
- Preface
- What to Expect from This Book
- How to Read This Book
- Who This Book Is For
- How to Contact Me
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- Safari Books Online
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- 1. Test-Driven Machine Learning
- History of Test-Driven Development
- TDD and the Scientific Method
- TDD Makes a Logical Proposition of Validity
- Example: Proof through axioms and functional tests
- Example: Proof through sufficient conditions, unit tests, and integration tests
- TDD Makes a Logical Proposition of Validity
- TDD Involves Writing Your Assumptions Down on Paper or in Code
- TDD and Scientific Method Work in Feedback Loops
- Example: Peer review
- Risks with Machine Learning
- Unstable Data
- Underfitting
- Overfitting
- Unpredictable Future
- What to Test for to Reduce Risks
- Mitigate Unstable Data with Seam Testing
- Example: Seam testing a neural network
- Check Fit by Cross-Validating
- Example: Cross-validating a model
- Reduce Overfitting Risk by Testing the Speed of Training
- Example: Benchmark testing
- Monitor for Future Shifts with Precision and Recall
- Conclusion
- 2. A Quick Introduction to Machine Learning
- What Is Machine Learning?
- Supervised Learning
- Unsupervised Learning
- Reinforcement Learning
- What Is Machine Learning?
- What Can Machine Learning Accomplish?
- Mathematical Notation Used Throughout the Book
- Conclusion
- 3. K-Nearest Neighbors Classification
- History of K-Nearest Neighbors Classification
- House Happiness Based on a Neighborhood
- How Do You Pick K?
- Guessing K
- Heuristics for Picking K
- Use coprime class and K combinations
- Choose a K that is greater or equal to the number of classes + 1
- Choose a K that is low enough to avoid noise
- Algorithms for Picking K
- What Makes a Neighbor Near?
- Minkowski Distance
- Mahalanobis Distance
- Determining Classes
- Beard and Glasses Detection Using KNN and OpenCV
- The Class Diagram
- Raw Image to Avatar
- The Face Class
- Testing the Face class
- The Neighborhood Class
- Bootstrapping the neighborhood with faces
- Cross-validation and finding K
- Conclusion
- 4. Naive Bayesian Classification
- Using Bayes Theorem to Find Fraudulent Orders
- Conditional Probabilities
- Inverse Conditional Probability (aka Bayes Theorem)
- Using Bayes Theorem to Find Fraudulent Orders
- Naive Bayesian Classifier
- The Chain Rule
- Naivety in Bayesian Reasoning
- Pseudocount
- Spam Filter
- The Class Diagram
- Data Source
- Email Class
- Tokenization and Context
- The SpamTrainer
- Storing training data
- Building the Bayesian classifier
- Calculating a classification
- Error Minimization Through Cross-Validation
- Minimizing false positives
- Building the two folds
- Cross-validation and error measuring
- Conclusion
- 5. Hidden Markov Models
- Tracking User Behavior Using State Machines
- Emissions/Observations of Underlying States
- Simplification through the Markov Assumption
- Using Markov Chains Instead of a Finite State Machine
- Hidden Markov Model
- Tracking User Behavior Using State Machines
- Evaluation: Forward-Backward Algorithm
- Using User Behavior
- The Decoding Problem through the Viterbi Algorithm
- The Learning Problem
- Part-of-Speech Tagging with the Brown Corpus
- The Seam of Our Part-of-Speech Tagger: CorpusParser
- Writing the Part-of-Speech Tagger
- Cross-Validating to Get Confidence in the Model
- How to Make This Model Better
- Conclusion
- 6. Support Vector Machines
- Solving the Loyalty Mapping Problem
- Derivation of SVM
- Nonlinear Data
- The Kernel Trick
- Homogenous polynomial
- Heterogenous polynomial
- Radial basis functions
- When should you use each kernel?
- Soft Margins
- Optimizing with slack
- Trading off margin maximization with slack variable minimization using C
- Using SVM to Determine Sentiment
- The Class Diagram
- Corpus Class
- Tokenization of text
- Sentiment leaning, :positive or :negative
- Sentiment codes for :positive and :negative
- Return a Unique Set of Words from the Corpus
- The CorpusSet Class
- Zip two corpus objects
- Build a sparse vector that ties into SentimentClassifier
- The SentimentClassifier Class
- Refactoring the interaction with CorpusSet
- Library to handle Support Vector Machines: LibSVM
- Training data
- Cross-validating with the movie review data
- Improving Results Over Time
- Conclusion
- 7. Neural Networks
- History of Neural Networks
- What Is an Artificial Neural Network?
- Input Layer
- Standard inputs
- Symmetric inputs
- Input Layer
- Hidden Layers
- Neurons
- Activation functions
- Output Layer
- Training Algorithms
- The delta rule
- Back Propagation
- QuickProp
- RProp
- Building Neural Networks
- How Many Hidden Layers?
- How Many Neurons for Each Layer?
- Tolerance for Error and Max Epochs
- Using a Neural Network to Classify a Language
- Writing the Seam Test for Language
- Cross-Validating Our Way to a Network Class
- Tuning the Neural Network
- Convergence Testing
- Precision and Recall for Neural Networks
- Wrap-Up of Example
- Conclusion
- 8. Clustering
- User Cohorts
- K-Means Clustering
- The K-Means Algorithm
- The Downside of K-Means Clustering
- Expectation Maximization (EM) Clustering
- The Impossibility Theorem
- Categorizing Music
- Gathering the Data
- Analyzing the Data with K-Means
- EM Clustering
- EM Jazz Clustering Results
- Conclusion
- 9. Kernel Ridge Regression
- Collaborative Filtering
- Linear Regression Applied to Collaborative Filtering
- Introducing Regularization, or Ridge Regression
- Kernel Ridge Regression
- Wrap-Up of Theory
- Collaborative Filtering with Beer Styles
- Data Set
- The Tools We Will Need
- Reviewer
- Writing the Code to Figure Out Someones Preference
- Collaborative Filtering with User Preferences
- Conclusion
- 10. Improving Models and Data Extraction
- The Problem with the Curse of Dimensionality
- Feature Selection
- Feature Transformation
- Principal Component Analysis (PCA)
- Independent Component Analysis (ICA)
- Monitoring Machine Learning Algorithms
- Precision and Recall: Spam Filter
- The Confusion Matrix
- Mean Squared Error
- The Wilds of Production Environments
- Conclusion
- 11. Putting It All Together
- Machine Learning Algorithms Revisited
- How to Use This Information for Solving Problems
- Whats Next for You?
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
FinOps brings financial accountability to the variable spend model of cloud. Used by the majority of global enterprises, this management practice has grown from a fringe activity to the de facto discipline managing cloud spend. In this book, authors J.R. Storment and Mike Fuller outline the proce...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Edge AI is transforming the way computers interact with the real world, allowing IoT devices to make decisions using the 99% of sensor data that was previously discarded due to cost, bandwidth, or power limitations. With techniques like embedded machine learning, developers can capture human intu...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Why is it difficult for so many companies to get digital identity right? If you're still wrestling with even simple identity problems like modern website authentication, this practical book has the answers you need. Author Phil Windley provides conceptual frameworks to help you make sense of all ...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
Python was recently ranked as today's most popular programming language on the TIOBE index, thanks to its broad applicability to design and prototyping to testing, deployment, and maintenance. With this updated fourth edition, you'll learn how to get the most out of Python, whether you're a profe...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
296.65 zł
349.00 zł(-15%) -
With the accelerating speed of business and the increasing dependence on technology, companies today are significantly changing the way they build in-house business solutions. Many now use low-code and no code technologies to help them deal with specific issues, but that's just the beginning. Wit...
Building Solutions with the Microsoft Power Platform Building Solutions with the Microsoft Power Platform
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Companies are scrambling to integrate AI into their systems and operations. But to build truly successful solutions, you need a firm grasp of the underlying mathematics. This accessible guide walks you through the math necessary to thrive in the AI field such as focusing on real-world application...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
DevOps engineers, developers, and security engineers have ever-changing roles to play in today's cloud native world. In order to build secure and resilient applications, you have to be equipped with security knowledge. Enter security as code.In this book, authors BK Sarthak Das and Virginia Chu d...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
With the increasing use of AI in high-stakes domains such as medicine, law, and defense, organizations spend a lot of time and money to make ML models trustworthy. Many books on the subject offer deep dives into theories and concepts. This guide provides a practical starting point to help develop...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Why are so many companies adopting GitOps for their DevOps and cloud native strategy? This reliable framework is quickly becoming the standard method for deploying apps to Kubernetes. With this practical, developer-oriented book, DevOps engineers, developers, IT architects, and SREs will learn th...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Learn the essentials of working with Flutter and Dart to build full stack applications that meet the needs of a cloud-driven world. Together, the Flutter open source UI software development kit and the Dart programming language for client development provide a unified solution to building applica...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%)
Dzieki 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.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.


Oceny i opinie klientów: Thoughtful Machine Learning. A Test-Driven Approach Matthew Kirk (0)
Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.