Descripción
Mejore su precisión de IA e IA generativa utilizando conjuntos de datos del mundo real con más de 150 métodos funcionales orientados a objetos y bibliotecas de código abierto.
La compra del libro impreso o Kindle incluye un libro electrónico en PDF gratuito
Características clave:
- Explore hermosos gráficos e infografías personalizados a todo color.
- Trabaje con código OO completamente funcional usando bibliotecas de código abierto en Python Notebook para cada capítulo.
- Libere el potencial de los conjuntos de datos del mundo real con técnicas prácticas de aumento de datos.
Descripción del libro:
Los datos son primordiales en los proyectos de IA, especialmente para el aprendizaje profundo y la IA generativa, ya que la precisión de las previsiones depende de que los conjuntos de datos de entrada sean sólidos. La adquisición de datos adicionales mediante métodos tradicionales puede ser un desafío, costosa e impracticable, y el aumento de datos ofrece una opción económica para ampliar el conjunto de datos.
El libro le enseña más de 20 métodos de aumento geométricos, fotométricos y de borrado aleatorio utilizando siete conjuntos de datos del mundo real para la clasificación y segmentación de imágenes. También revisará ocho bibliotecas de código abierto de aumento de imágenes, escribirá funciones envolventes de programación orientada a objetos (OOP) en Python Notebooks, verá los efectos de aumento de imágenes en color, analizará los niveles de seguridad y los sesgos, y explorará datos curiosos y asumirá desafíos divertidos. A medida que avance, descubrirá más de 20 técnicas de caracteres y palabras para el aumento de texto utilizando dos conjuntos de datos del mundo real y extractos de cuatro libros clásicos. El capítulo sobre aumento de texto avanzado utiliza el aprendizaje automático para ampliar el conjunto de datos de texto, como Transformer, Word2vec, BERT, GPT-2 y otros. Mientras que los capítulos sobre audio y datos tabulares tienen datos del mundo real, bibliotecas de código abierto, gráficos personalizados asombrosos y Python Notebook, junto con datos curiosos y desafíos.
Al final de este libro, dominará las técnicas de aumento de datos de imagen, texto, audio y tabular.
Lo que aprenderá:
- Escribir código Python OOP para datos de imagen, texto, audio y tabular.
- Acceder a más de 150.000 conjuntos de datos del mundo real desde el sitio web de Kaggle.
- Analizar sesgos y parámetros seguros para cada método de aumento.
- Visualizar datos usando gráficos estándar y exóticos a color.
- Descubrir 32 bibliotecas de aumento de código abierto avanzadas.
- Explorar modelos de aprendizaje automático, como BERT y Transformer.
- Conocer a Plutón, un compañero de codificación digital imaginario.
- Ampliar su aprendizaje con datos curiosos y desafíos divertidos.
A quién va dirigido este libro:
Este libro está dirigido a científicos de datos y estudiantes interesados en la disciplina de la IA. No se requieren conocimientos avanzados de IA o aprendizaje profundo; sin embargo, el conocimiento de la programación en Python y la familiaridad con Jupyter Notebooks son esenciales para comprender los temas cubiertos en este libro.
Autor: Duc Haba
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 28/04/2023
Páginas: 394
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.49lbs
Tamaño: 9.25h x 7.50w x 0.81d
ISBN13: 9781803246451
ISBN10: 1803246456
Categorías BISAC:
- Computadoras | Ciencia de Datos | Redes Neuronales
- Computadoras | Teoría de Máquinas
- Computadoras | Diseño Lógico
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