Debugging Machine Learning Models with Python: Develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing, 2023
- Livre broché
- Neuf

Vendeur : Books Puddle, Woodside, NY, Etats-UnisBooks Puddle
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N° de réf. du vendeur 26398186351
- Titre
- Debugging Machine Learning Models with Python: Develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models
- Auteur
- Ali Madani
- Éditeur
- Packt Publishing
- Année de publication
- 2023
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1800208588
- ISBN à 13 chiffres
- 9781800208582
Master reproducible ML and DL models with Python and PyTorch to achieve high performance, explainability, and real-world success
Key Features
- Learn how to improve performance of your models and eliminate model biases
- Strategically design your machine learning systems to minimize chances of failure in production
- Discover advanced techniques to solve real-world challenges
- Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook
Book Description
Debugging Machine Learning Models with Python is a comprehensive guide that navigates you through the entire spectrum of mastering machine learning, from foundational concepts to advanced techniques. It goes beyond the basics to arm you with the expertise essential for building reliable, high-performance models for industrial applications. Whether you're a data scientist, analyst, machine learning engineer, or Python developer, this book will empower you to design modular systems for data preparation, accurately train and test models, and seamlessly integrate them into larger technologies.
By bridging the gap between theory and practice, you'll learn how to evaluate model performance, identify and address issues, and harness recent advancements in deep learning and generative modeling using PyTorch and scikit-learn. Your journey to developing high quality models in practice will also encompass causal and human-in-the-loop modeling and machine learning explainability. With hands-on examples and clear explanations, you'll develop the skills to deliver impactful solutions across domains like healthcare, finance, and e-commerce.
What you will learn
- Enhance data quality and eliminate data flaws
- Effectively assess and improve performance of your models
- Optimize deep learning models built in PyTorch
- Mitigate biases to ensure fairness
- Understand explainability techniques to improve model qualities
- Use test-driven modeling for data processing and modelling improvement
- Explore techniques to bring reliable models to production
- Discover the benefits of causal and human-in-the-loop modeling
Who This Book Is For
This book is for data scientists, analysts, machine learning engineers, Python developers, and students looking to build reliable, high-performance, and explainable machine learning models for production across diverse industrial applications. Fundamental Python skills are all you need to dive into the concepts and practical examples covered. Whether you're new to machine learning or an experienced practitioner, this book offers a breadth of knowledge and practical insights to elevate your modeling skills.
Table of Contents
- Beyond Code Debugging
- Machine Learning Life Cycle
- Debugging toward Responsible AI
- Detecting Performance and Efficiency Issues in Machine Learning Models
- Improving the Performance of Machine Learning Models
- Interpretability and Explainability in Machine Learning Modelling
- Decreasing Bias and Achieving Fairness
- Controlling Risks Using Test-Driven Development
- Testing and Debugging for Production
- Versioning and Reproducible Machine Learning Modelling
- Avoiding and Detecting Data and Concept Drifts
- Going Beyond ML Debugging with Deep Learning
- Advanced Deep Learning Techniques
- Introduction to Recent Advancements in Machine Learning
- Correlation versus Causality
- Security and Privacy in Machine Learning
- Human-in-the-Loop Machine Learning
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
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Spécialité
South Asian and South East Asian Culture, Religion, Art etcProfil professionnel du vendeur
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Woodside, NY Etats-Unis 11377
Conditions de vente
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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).
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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.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
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Exceptions au droit de rétractation
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