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IBM Watson Solutions for Machine Learning: Achieving Successful Results Across Computer Vision, Natural Language Processing and AI Projects Using Wats
Nutzen Sie Python und IBM Watson, um reale Anwendungsfälle in der Produktion umzusetzen.
Hauptmerkmale
⬤ Verwendung beliebter Python-Pakete zur Erstellung von Machine Learning-Lösungen von Grund auf.
⬤ Üben Sie verschiedene IBM Watson Machine Learning Tools für Computer Vision und Natural Language Processing Anwendungen.
⬤ Expertengeführte Best Practices, um Ihre Machine Learning-Lösungen in die Produktionsumgebung zu übertragen.
Beschreibung
Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine Reise durch einige erstaunliche Tools, die IBM Watson zu bieten hat, um Ihre Machine Learning-Konzepte zu nutzen, um einige reale Anwendungsfälle zu lösen, die für die aktuelle Industrie relevant sind.
Dieses Buch untersucht die verschiedenen grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens und zeigt, wie man die Programmiersprache Python für reale Anwendungsfälle einsetzt. Es erklärt, wie Sie Ihren Code in der IBM Cloud einsetzen und IBM Watson Machine Learning nutzen können. Dabei stellt Ihnen das Buch auch einige erstaunliche IBM Watson-Tools wie Watson Assistant, Watson Discovery und Watson Visual Recognition vor, mit denen Sie verschiedene Aufgaben des maschinellen Lernens wie den Aufbau eines Chatbots, die Erstellung einer Pipeline für die Verarbeitung natürlicher Sprache oder eine Anwendung zur optischen Objekterkennung ohne eine einzige Zeile Code erledigen können. Es deckt Watson Auto AI ab, mit dem Sie verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen anwenden und die besten für Ihren Datensatz auswählen können, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Schließlich werden Sie in der Lage sein, all dies in der IBM Cloud einzusetzen und Ihre Anwendung so zu konfigurieren, dass die Laufzeit auf Produktionsebene aufrechterhalten wird.
Nach der Lektüre dieses Buches werden Sie in der Lage sein, beliebige Anwendungsfälle des maschinellen Lernens zu verwalten und ohne Probleme in der Produktion einzusetzen. Sie werden in der Lage sein, ein komplettes End-to-End-Maschine-Learning-Projekt mit voller Verantwortung zu übernehmen und die besten Standards zu liefern, die die Branche derzeit zu bieten hat.
Am Ende dieses Buches werden Sie in der Lage sein, eine End-to-End-Anwendung auf Produktionsebene zu erstellen und sie in der Cloud bereitzustellen.
Was Sie lernen werden
⬤ Wiederholung der Grundlagen des maschinellen Lernens und Erlernen der Implementierung mit Python.
⬤ Lernen Sie die Bereitstellung mit IBM Watson Studio und Watson Machine Learning.
⬤ Lernen Sie, wie Sie mit Watson Auto AI die Abstimmung von Hyperparametern automatisieren können.
⬤ Lernen Sie Watson Assistant, Watson Visual Recognition und Watson Discovery kennen.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Dieses Buch richtet sich an alle Datenexperten, ML-Enthusiasten und Softwareentwickler, die nach realen Lösungen suchen, die sie entwickeln können. Es wird erwartet, dass der Leser Vorkenntnisse über die Architektur von Webanwendungen und grundlegende Python-Kenntnisse hat.
Inhaltsverzeichnis
1. Einführung in das maschinelle Lernen.
2. Tiefes Lernen.
3. Merkmale und Metriken.
4. Bauen Sie Ihren eigenen Chatbot.
5. Erstes vollständiges Machine Learning Projekt.
6. Unser Modell perfektionieren.
7. Visuelle Erkennung.
8. Watson-Entdeckung.
9. Einsatz und andere.
10. Der Einsatz des Food Ordering Bot.
Über die Autoren
Arindam Ganguly arbeitet seit mehreren Jahren in einem der führenden multinationalen Unternehmen in Indien. Er ist ein Ingenieur für maschinelles Lernen und hat sein Wissen in verschiedenen Bereichen unter Beweis gestellt. Er hat seinen Master in Computeranwendungen abgeschlossen und unterrichtet auch in verschiedenen technischen Foren.
| ISBN: | 9789390684700 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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