Machine Learning with LightGBM and Python: A practitioner's guide to developing production-ready machine learning systems
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing, 2023
- Livre broché
- Occasion
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N° de réf. du vendeur 46707257
- Titre
- Machine Learning with LightGBM and Python: A practitioner's guide to developing production-ready machine learning systems
- Auteur
- Wyk, Andrich Van
- Éditeur
- Packt Publishing
- Année de publication
- 2023
- État de l'article
- As New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1800564740
- ISBN à 13 chiffres
- 9781800564749
Take your software to the next level and solve real-world data science problems by learning to build production-ready machine-learning solutions using LightGBM and Python.
Key Features
- Start your ML journey with LightGBM, a powerful gradient-boosting library for building ML solutions
- Learn to apply the data science process to real-world problems through case studies
- Elevate your software by learning to build production-ready machine-learning solutions on scalable platforms
Book Description
Machine Learning with LightGBM and Python is a comprehensive guide for learning the basics of machine learning and progressing to building scalable, production-ready machine learning systems.
At the core of the book is the LightGBM library. LightGBM is a high-performance gradient-boosting framework that can be used on various machine-learning problems to produce highly accurate, robust predictive solutions.
Starting with simple machine learning models in scikit-learn, you will learn about the intricacies of gradient boosting machines and LightGBM. You will be guided through various case studies to better understand the data science process and learn how to practically apply your skills to real-world problems.
Elevate your software engineering skills by learning to build and integrate scalable machine-learning pipelines to process data, train models and deploy them for serving behind secure APIs using Python tools such as FastAPI.
Various -of-the-art tools will also be covered to enable you to build production-ready systems, including FLAML for AutoML, PostgresML for operating ML pipelines using Postgres, high-performance distributed training and serving via Dask, and creating and running models in the Cloud with AWS Sagemaker.
What you will learn
- An overview of machine learning and working with data and models in Python using scikit-learn
- Learn about decision trees, ensemble learning, gradient boosting, and advanced topics such as DART and GOSS
- Master LightGBM and learn to apply it to classification and regression problems
- Tune and train your models using AutoML with FLAML and Optuna
- Build machine-learning pipelines in Python to train and deploy models behind secure, performant APIs
- Scale your solutions to production readiness with platforms such as AWS Sagemaker, PostgresML and Dask
Who This Book Is For
This book is intended for software engineers aspiring to be better machine learning engineers. Further, data scientists unfamiliar with LightGBM will gain in-depth knowledge about the library and its application.
Basic to intermediate Python programming knowledge is required to get started with the book. Later chapters will incorporate more advanced programming but should remain accessible to all readers.
The book is also excellent for ML veterans, with a strong focus on ML engineering through up-to-date and thorough coverage of platforms such as AWS Sagemaker, PostgresML and Dask.
Table of Contents
- An Introduction Machine Learning and Decision Trees
- Decision Tree Ensembles: Bagging and Boosting
- An Overview of LightGBM in Python
- LightGBM, XGBoost and Deep Learning
- LightGBM Parameter Optimization and Tuning with Optuna
- Solving Real World Problems with LightGBM
- LightGBM AutoML with FLAML
- Machine Learning Pipelines with LightGBM
- Deploying LightGBM to AWS SageMaker
- Deploying LightGBM with PostgresML
- Distributed Training and Serving of LightGBM using Dask
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
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Spécialité
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Far Corner Europe Limited
19-20 Bourne Court, 19-20 Bourne Court
Woodford Green, Royaume-Uni IG8 8HD
Conditions de vente
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Legal Entity: Far Corner Europe Limited
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.
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.
Nous pouvons suspendre le remboursement jusqu'à ce que nous ayons reçu les marchandises ou que vous ayez fourni la preuve que vous avez renvoyé les marchandises, en fonction de la première éventualité.
Vous devez renvoyer les marchandises ou les remettre à GreatBookPricesUK, Castle Donington, Derby, United Kingdom, sans retard injustifié et, en tout état de cause, au plus tard 14 jours à compter du jour où vous nous avez communiqué votre décision de rétractation du présent contrat. Le délai est respecté si vous renvoyez les marchandises avant l'expiration du délai de 14 jours. Vous devrez prendre en charge les frais directs du renvoi des marchandises. Vous n'êtes responsable que de toute diminution de valeur des marchandises résultant d'une manipulation autre que celle nécessaire pour établir la nature, les caractéristiques et le fonctionnement des marchandises.
Exceptions au droit de rétractation
Le droit de rétractation ne s'applique pas à ce qui suit :
- Distribution de journaux, de revues ou de magazines, à l'exception des contrats d'abonnement ; et
- Fourniture d'un contenu numérique qui n'est pas fourni sur un support matériel (par exemple, sur un CD ou un DVD) si vous avez accepté, lors de votre commande, que nous puissions commencer à le livrer et que vous ne puissiez pas exercer votre droit de rétractation une fois la livraison commencée.
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