Machine Learning for Imbalanced Data: Tackle imbalanced datasets using machine learning and deep learning techniques
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing, 2023
- Livre broché
- Occasion
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- Titre
- Machine Learning for Imbalanced Data: Tackle imbalanced datasets using machine learning and deep learning techniques
- Auteur
- Abhishek, Kumar
- Éditeur
- Packt Publishing
- Année de publication
- 2023
- État de l'article
- As New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1801070830
- ISBN à 13 chiffres
- 9781801070836
Take your machine learning expertise to the next level with this essential guide, utilizing libraries like imbalanced-learn, PyTorch, scikit-learn, pandas, and NumPy to maximize model performance and tackle imbalanced data
Key Features
- Understand how to use modern machine learning frameworks with detailed explanations, illustrations, and code samples
- Learn cutting-edge deep learning techniques to overcome data imbalance
- Explore different methods for dealing with skewed data in ML and DL applications
- Purchase of the print or Kindle book includes a free eBook in the PDF format
Book Description
As machine learning practitioners, we often encounter imbalanced datasets in which one class has considerably fewer instances than the other. Many machine learning algorithms assume an equilibrium between majority and minority classes, leading to suboptimal performance on imbalanced data. This comprehensive guide helps you address this class imbalance to significantly improve model performance.
Machine Learning for Imbalanced Data begins by introducing you to the challenges posed by imbalanced datasets and the importance of addressing these issues. It then guides you through techniques that enhance the performance of classical machine learning models when using imbalanced data, including various sampling and cost-sensitive learning methods.
As you progress, you’ll delve into similar and more advanced techniques for deep learning models, employing PyTorch as the primary framework. Throughout the book, hands-on examples will provide working and reproducible code that’ll demonstrate the practical implementation of each technique.
By the end of this book, you’ll be adept at identifying and addressing class imbalances and confidently applying various techniques, including sampling, cost-sensitive techniques, and threshold adjustment, while using traditional machine learning or deep learning models.
What you will learn
- Use imbalanced data in your machine learning models effectively
- Explore the metrics used when classes are imbalanced
- Understand how and when to apply various sampling methods such as over-sampling and under-sampling
- Apply data-based, algorithm-based, and hybrid approaches to deal with class imbalance
- Combine and choose from various options for data balancing while avoiding common pitfalls
- Understand the concepts of model calibration and threshold adjustment in the context of dealing with imbalanced datasets
Who this book is for
This book is for machine learning practitioners who want to effectively address the challenges of imbalanced datasets in their projects. Data scientists, machine learning engineers/scientists, research scientists/engineers, and data scientists/engineers will find this book helpful. Though complete beginners are welcome to read this book, some familiarity with core machine learning concepts will help readers maximize the benefits and insights gained from this comprehensive resource.
Table of Contents
- Introduction to Data Imbalance in Machine Learning
- Oversampling Methods
- Undersampling Methods
- Ensemble Methods
- Cost-Sensitive Learning
- Data Imbalance in Deep Learning
- Data-Level Deep Learning Methods
- Algorithm-Level Deep Learning Techniques
- Hybrid Deep Learning Methods
- Model Calibration
- Appendix
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Kumar Abhishek is a seasoned Senior Machine Learning Engineer at Expedia Group, US, specializing in risk analysis and fraud detection for Expedia brands. With over a decade of experience at companies such as Microsoft, Amazon, and a Bay Area startup, Kumar holds an MS in Computer Science from the University of Florida.
Dr. Mounir Abdelaziz is a deep learning researcher specializing in computer vision applications. He holds a Ph.D. in computer science and technology from Central South University, China. During his Ph.D. journey, he developed innovative algorithms to address practical computer vision challenges. He has also authored numerous research articles in the field of few-shot learning for image classification.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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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.
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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