Data Labeling in Machine Learning with Python: Explore modern ways to prepare labeled data for training and fine-tuning ML and generative AI models
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing, 2024
- Livre broché
- Neuf
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- Titre
- Data Labeling in Machine Learning with Python: Explore modern ways to prepare labeled data for training and fine-tuning ML and generative AI models
- Auteur
- Suda, Vijaya Kumar
- Éditeur
- Packt Publishing
- Année de publication
- 2024
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1804610542
- ISBN à 13 chiffres
- 9781804610541
Take your data preparation, machine learning, and GenAI skills to the next level by learning a range of Python algorithms and tools for data labeling
Key Features
- Generate labels for regression in scenarios with limited training data
- Apply Generative AI and LLMs (large language models) to explore and label text data
- Leverage Python libraries for image, video, and audio data analysis and data labeling
- Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook
Book Description
Data labeling is the invisible hand that guides the power of artificial intelligence and machine learning. In today’s data-driven world, mastering data labeling is not just an advantage, it’s a necessity. Data Labeling in Machine Learning with Python empowers you to unearth value from raw data, create intelligent systems, and influence the course of technological evolution.
With this book, you'll discover the art of employing summary statistics, weak supervision, programmatic rules, and heuristics to assign labels to unlabeled training data programmatically. As you progress, you'll be able to enhance your datasets by mastering the intricacies of semi-supervised learning and data augmentation. Venturing further into the data landscape, you'll immerse yourself in the annotation of image, video, and audio data, harnessing the power of Python libraries such as seaborn, Matplotlib, cv2, and librosa. With hands-on guidance and practical examples, you'll gain proficiency in annotating diverse data types effectively.
By the end of this book, you’ll have the practical expertise to programmatically label diverse data types and enhance datasets, unlocking the full potential of your data.
What you will learn
- Excel in exploratory data analysis (EDA) for tabular, text, audio, video, and image data
- Understand how to use Python libraries to apply rules to label raw data
- Discover data augmentation techniques for adding classification labels
- Leverage K-means clustering to classify unsupervised data
- Explore how hybrid supervised learning is applied to add labels for classification
- Master text data classification with generative AI
- Detect objects and classify images with OpenCV and YOLO
- Uncover a range of techniques and resources for data annotation
Who this book is for
This book is for machine learning engineers, data scientists, and data engineers who want to learn data labeling methods and algorithms for model training. Data enthusiasts and Python developers will be able to use this book to learn data exploration and annotation using Python libraries. Basic Python knowledge is beneficial but not necessary to get started.
Table of Contents
- Exploring Data for Machine Learning
- Labeling Data for Classification
- Labeling Data for Regression
- Exploring Image Data
- Labeling Image Data Using Rules
- Labeling Image Data Using Data Augmentation
- Labelling the Text Data
- Exploring Video Data
- Labeling Video Data
- Exploring Audio Data
- Labeling Audio Data
- Hands-On Exploring Data Labeling Tools
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
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Woodford Green, Royaume-Uni IG8 8HD
Conditions de vente
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Address: 19-20 Bourne Court, Southend Road, Woodford Green Essex, UK IG8 8HD
Registration #: 10691061
Authorized representative: Danielle Hainsey
Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
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