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Artigo n.º:
102057631
Data Labeling in Machine Learning with Python: Explore modern ways to prepare labeled data for training and fine-tuning ML and generative AI models
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O que se Destaca
Modern Techniques
Explore the latest methodologies in data labeling specific to Python, enhancing data quality and efficiency for training ML models.
Hands-On Approach
Offers practical, hands-on tutorials that facilitate the application of theoretical concepts in real-world machine learning and AI projects.
Comprehensive Coverage
Thoroughly covers both traditional and cutting-edge tools, ensuring readers are well-equipped to handle diverse data labeling challenges in AI.
Detalhes do produto
| Publisher | Packt Publishing |
| Publication date | January 31, 2024 |
| Edition | 1st |
| Language | English |
| Print length | 398 pages |
| ISBN-10 | 1804610542 |
| ISBN-13 | 978-1804610541 |
| Item Weight | 1.5 pounds (680 grams) |
| Dimensions | 7.5 x 0.9 x 9.25 inches (19.1 x 2.3 x 23.5 cm) |
Quem Deverá Comprar?
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Data Scientists
Ideal for data scientists needing effective techniques for labeling datasets to enhance machine learning model performance.
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Machine Learning Engineers
Beneficial for ML engineers looking to refine skills in preparing labeled data for training advanced AI models.
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AI Enthusiasts
Great resource for AI enthusiasts curious about data preparation methods that optimize generative model training.
-
Absolute Beginners
Not suitable for those new to programming or machine learning, as it may overwhelm inexperienced users.
DESCRIÇÃO DO PRODUTO
Data Labeling in Machine Learning with Python: Explore modern ways to prepare labeled data for training and fine-tuning ML and generative AI models
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Perguntas e respostas do cliente
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Como comprar Data Labeling in Machine Learning with Python: online na Ubuy?
Resposta: É fácil comprar Data Labeling in Machine Learning with Python: online na Ubuy.. Você só precisa procurar o produto, escolher a forma de envio na hora de finalizar a compra e receber no seu endereço. -
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Data Labeling in Machine Learning with Python: está disponível para compras online em São Tomé and Príncipe?
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Quanto tempo leva para receber o produto após fazer o pedido?
Resposta: O tempo de entrega do seu produto encomendado varia de acordo com o que você pediu e o método de envio que você escolheu.. O tempo estimado de entrega é mencionado durante o processo de checkout, portanto, fique despreocupado ao fazer compras.
Intelligence & Semantics Editorial Review
**** "Data Labeling in Machine Learning with Python" by Vijaya Suda is a highly regarded resource for anyone interested in the field of data annotation, suitable for an audience ranging from novices to seasoned professionals. The book excels in breaking down complex concepts into digestible chunks, employing a practical approach that integrates modern techniques in Audio, Video, and Text data labeling. Readers have praised the inclusion of pictorial references, diagrams, and sample codes, which enhance the learning experience and allow for hands-on engagement. The book covers a wide spectrum of data labeling methodologies geared toward Machine Learning and Generative AI, from fundamental statistics to advanced semi-supervised learning methods and Natural Language Processing (NLP) applications. Particularly notable are the chapters focused on text and image annotation, which provide invaluable insights and techniques for effectively labeling diverse datasets. Its clear explanations make it a great fit for beginners, especially those with minimal programming experience. The author gives step-by-step examples of real-world applications which help learners transition into proficient data labeling professionals. Overall, readers unanimously hail "Data Labeling in Machine Learning with Python" as an indispensable tool for data scientists, machine learning practitioners, and Continuous Generation AI engineers, emphasizing its role in maximizing the potential of data. Whether you are just starting out or seeking to refine your skills, this book is a highly recommended read to equip you for impactful machine learning projects. **
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Prós
- Comprehensive content suitable for beginners and experts alike.
- Practical, hands-on approach with clear explanations and real-world applications.
- Covers a wide range of data labeling techniques for various data types (audio, video, text).
- Includes valuable insights on advanced methods, NLP, and LLM models.
- Reader-friendly with pictorial references and sample codes.
Contras
- May be too simplistic for advanced users seeking in-depth analytical content.
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- Harness the power of Python libraries for diverse data types: text, image, video, and audio.
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