Bewertung:
In den Nutzerbewertungen des Buches kommt eine Mischung aus Zufriedenheit und Enttäuschung zum Ausdruck. Während einige Nutzer die Klarheit bei der Erklärung von Azure Machine Learning schätzen, kritisieren andere das Buch für seinen hohen Preis, die schlechte Qualität des Inhalts und das veraltete Material.
Vorteile:Einfach zu verstehen und zu folgen; gute Erklärungen zu Azure Machine Learning und Automated ML.
Nachteile:⬤ Hoher Preis für minderwertigen Inhalt
⬤ wird als Sammlung von kostenlosen Online-Tutorials wahrgenommen
⬤ kurze Länge mit minimalem Originaltext
⬤ veraltete Informationen
⬤ schlechte Druckqualität.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Practical Automated Machine Learning on Azure: Using Azure Machine Learning to Quickly Build AI Solutions
Entwickeln Sie intelligente Anwendungen, ohne Tage und Wochen mit der Erstellung von Machine-Learning-Modellen zu verbringen. In diesem praktischen Buch erfahren Sie, wie Sie automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) anwenden können, einen Prozess, der maschinelles Lernen nutzt, um Menschen bei der Erstellung von maschinellen Lernmodellen zu unterstützen. Deepak Mukunthu, Parashar Shah und Wee Hyong Tok bieten eine Mischung aus technischer Tiefe, praktischen Beispielen und Fallstudien, die zeigen, wie Kunden mit dieser Technologie Probleme aus der Praxis lösen.
Die Erstellung von Machine-Learning-Modellen ist ein iterativer und zeitaufwändiger Prozess. Selbst diejenigen, die wissen, wie man ML-Modelle erstellt, sind möglicherweise in ihren Möglichkeiten eingeschränkt. Wenn Sie dieses Buch gelesen haben, werden Sie verstehen, wie Sie AutoML sofort auf Ihre Daten anwenden können.
⬤ Erfahren Sie, wie Unternehmen in verschiedenen Branchen von AutoML profitieren.
⬤ Starten Sie mit AutoML unter Verwendung von Azure.
⬤ Erforschen Sie Aspekte wie die Auswahl von Algorithmen, Auto-Featurierung und Hyperparameter-Tuning.
⬤ Verstehen Sie, wie Datenanalysten, BI-Fachleute und Entwickler AutoML in ihren vertrauten Tools und Erfahrungen nutzen können.
⬤ Lernen Sie, wie Sie AutoML für Anwendungsfälle wie Klassifizierung, Regression und Vorhersage einsetzen können.
| ISBN: | 9781492055594 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2019 |
| Seitenzahl: | 225 |
Derzeit verfügbar, auf Lager.
