Maschinelles Lernen mit Scikit-Learn und LightGBM meistern: Praktische Strategien zum Erstellen leistungsstarker, hochpräziser

Bauen Sie nicht nur ein Modell – bauen Sie eine Lösung.
Die meisten Tutorials zum maschinellen Lernen beschränken sich auf Spielzeug-Datensätze und Jupyter-Notebooks. Dieses Buch führt Sie weiter und zeigt Ihnen, wie Sie Modelle erstellen, die in der realen Welt tatsächlich funktionieren.
Maschinelles Lernen mit Scikit-learn und LightGBMist Ihre Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Aufbau präziser, zuverlässiger und produktionsreifer Prognosesysteme. Darin erfahren Sie, wie Sie:
Bauen Sie mit Scikit-learn ein solides Fundament auf.
Schalten Sie mit LightGBM Spitzenleistung frei.
Entwickeln Sie Funktionen, die Modelle intelligenter machen.
Bewältigen Sie reale Datenherausforderungen wie Ungleichgewicht und Skalierung.
Stellen Sie Modelle mit FastAPI, Docker und MLOps bereit.
Erklären Sie die Ergebnisse mit SHAP, um Vertrauen aufzubauen.
Vollgepackt mit praktischem Code und klaren Anleitungen verschafft Ihnen dieses Buch den entscheidenden Vorsprung, um über Tutorials hinauszugehen und überzeugende Lösungen zu liefern. Egal, ob Sie als Anfänger in die Datenwissenschaft einsteigen oder als Profi Ihre Fähigkeiten verfeinern, dieser Leitfaden hilft Ihnen beim Aufbau nachhaltiger Machine-Learning-Systeme.
Hören Sie auf, Demos zu erstellen. Beginnen Sie mit der Entwicklung echter Lösungen.