Gyakorlati automatizált gépi tanulás az Azure-on: Azure Machine Learning használata mesterséges intelligencia-megoldások gyors létrehozásához

Olvasói vélemények

A könyvről szóló felhasználói kritikák az elégedettség és a csalódottság keverékét fejezik ki. Míg egyes felhasználók értékelik, hogy érthetően magyarázza el az Azure Machine Learninget, mások kritizálják a könyvet a magas ár, a gyenge tartalmi minőség és az elavult anyag miatt.

Könnyen érthető és követhető; jó magyarázat az Azure Machine Learning és az automatizált ML témakörében.

⬤ Magas ár alacsony minőségű tartalomért
⬤ ingyenes online oktatóanyagok gyűjteményének érzékelhető
⬤ rövid terjedelem minimális eredeti szöveggel
⬤ elavult információk
⬤ rossz nyomtatási minőség.

(4 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Practical Automated Machine Learning on Azure: Using Azure Machine Learning to Quickly Build AI Solutions

Könyv tartalma:

Fejlesszen intelligens alkalmazásokat anélkül, hogy napokat és heteket kellene töltenie gépi tanulási modellek létrehozásával. Ebből a gyakorlatias könyvből megtanulhatja, hogyan alkalmazza az automatizált gépi tanulást (AutoML), egy olyan folyamatot, amely a gépi tanulást felhasználva segít az embereknek gépi tanulási modelleket építeni. Deepak Mukunthu, Parashar Shah és Wee Hyong Tok a technikai mélység, a gyakorlati példák és esettanulmányok keverékét nyújtják, amelyek bemutatják, hogy az ügyfelek hogyan oldják meg valós problémáikat ezzel a technológiával.

A gépi tanulási modellek építése iteratív és időigényes folyamat. Még azok is, akik tudják, hogyan kell ML-modelleket létrehozni, korlátozottak lehetnek abban, hogy mennyit tudnak felfedezni. Ha befejezte ezt a könyvet, azonnal megérti, hogyan alkalmazhatja az AutoML-t az adataira.

⬤ Tudja meg, hogy a különböző iparágak vállalatai hogyan profitálnak az AutoML-ből.

⬤ Elkezdheti az AutoML használatát az Azure segítségével.

⬤ Tudja meg az olyan szempontokat, mint az algoritmus kiválasztása, az automatikus featurizálás és a hiperparaméterek hangolása.

⬤ Megtanulja, hogyan használhatják az adatelemzők, BI szakmák, fejlesztők az AutoML-t a megszokott eszközeikben és tapasztalataikban.

⬤ Tanulja meg, hogyan kezdheti el használni az AutoML-t olyan felhasználási esetekben, mint az osztályozás, a regresszió és az előrejelzés.