Bøger af Giuseppe Ciaburro

Master MATLAB tools for creating machine learning applications through effective code writing, guided by practical examples showcasing the versatility of machine learning in real-world applicationsKey FeaturesWork with the MATLAB Machine Learning Toolbox to implement a variety of machine learning algorithmsEvaluate, deploy, and operationalize your custom models, incorporating bias detection and pipeline monitoringUncover effective approaches to deep learning for computer vision, time series analysis, and forecastingPurchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBookBook DescriptionDiscover why the MATLAB programming environment is highly favored by researchers and math experts for machine learning with this guide which is designed to enhance your proficiency in both machine learning and deep learning using MATLAB, paving the way for advanced applications.By navigating the versatile machine learning tools in the MATLAB environment, you'll learn how to seamlessly interact with the workspace. You'll then move on to data cleansing, data mining, and analyzing various types of data in machine learning, and visualize data values on a graph. As you progress, you'll explore various classification and regression techniques, skillfully applying them with MATLAB functions.This book teaches you the essentials of neural networks, guiding you through data fitting, pattern recognition, and cluster analysis. You'll also explore feature selection and extraction techniques for performance improvement through dimensionality reduction. Finally, you'll leverage MATLAB tools for deep learning and managing convolutional neural networks.By the end of the book, you'll be able to put it all together by applying major machine learning algorithms in real-world scenarios.What you will learnDiscover different ways to transform data into valuable insightsExplore the different types of regression techniquesGrasp the basics of classification through Naive Bayes and decision treesUse clustering to group data based on similarity measuresPerform data fitting, pattern recognition, and cluster analysisImplement feature selection and extraction for dimensionality reductionHarness MATLAB tools for deep learning explorationWho this book is forThis book is for ML engineers, data scientists, DL engineers, and CV/NLP engineers who want to use MATLAB for machine learning and deep learning. A fundamental understanding of programming concepts is necessary to get started.Table of ContentsExploring MATLAB for Machine LearningWorking with Data in MATLABPrediction Using Classification and RegressionClustering Analysis and Dimensionality ReductionIntroducing Artificial Neural Networks ModelingDeep Learning and Convolutional Neural NetworksNatural Language Processing Using MATLABMATLAB for Image Processing and Computer VisionTime Series Analysis and Forecasting with MATLABMATLAB Tools for Recommender SystemsAnomaly Detection in MATLAB

R rappresenta un ambiente per il calcolo numerico e per la produzione di grafici di qualità. Si compone di un linguaggio e di un ambiente di runtime con un'interfaccia grafica, un debugger, l'accesso ad alcune funzioni di sistema, e offre la possibilità di eseguire programmi memorizzati in file di script. Ma R è molto di più, rappresenta infatti un vero linguaggio di programmazione, anzi un linguaggio di programmazione molto avanzato, e ciò permette di adattarlo ad ogni nostra esigenza. In questa guida sono affrontati tutti gli argomenti necessari per iniziare a programmare in R, in maniera semplice ed immediata partendo da zero. Ricca di esempi ed esercizi la guida ci aiuta nel percorso di apprendimento di un nuovo linguaggio di programmazione senza la necessità di competenze preventive sull'argomento. Tra gli argomenti trattati: -Variabili ed operatori -Array e matrici -Liste e dataframe -Strutture per il controllo del flusso -Operazioni di ingresso/uscita -Gestione delle eccezioni -Visualizzazione dei dati -Tipi di grafici

Ruby rappresenta un linguaggio di scripting interpretato, per la pro-grammazione orientata agli oggetti, dove il termine interpretato sta a significare che un'applicazione Ruby sarà eseguita senza che la stessa necessiti preventivamente di essere compilata. In questa guida vengono affrontati tutti gli argomenti necessari per iniziare a programmare in Ruby, in maniera semplice ed immediata partendo da zero. Ricca di esempi ed esercizi la guida ci aiuta nel percorso di apprendimento di un nuovo linguaggio di programmazione senza la necessità di competenze preventive sull'argomento. Tra gli argomenti trattati: Stringe ed espressioni regolari Array ed Hash Strutture per il controllo del flusso Classi, metodi, oggetti e moduli Operazioni di ingresso/uscita Gestione delle eccezioni Database Creare delle GUI con Ruby Ruby è un linguaggio di programmazione soprattutto semplice; il suo utilizzo si apprende in pochi giorni, senza presentare grosse difficoltà grazie ad una sintassi snella e davvero pratica. In aggiunta presentando a corredo un numero davvero corposo di librerie incluse nella distribuzione, ed integrabili con quelle installabili tramite RubyGems ci consente di realizzare i nostri programmi in brevissimo tempo.

Python è un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti particolarmente indicato per tutti i tipi di sviluppo software. È facilmente integrabile con altri linguaggi e programmi, dispone di una estesa libreria standard e può essere imparato in pochi giorni. In questa guida sono affrontati tutti gli argomenti necessari per iniziare a programmare in Python, in maniera semplice ed immediata partendo da zero. Ricca di esempi ed esercizi la guida ci aiuta nel percorso di apprendimento di un nuovo linguaggio di programmazione senza la necessità di competenze preventive sull'argomento. Tra gli argomenti trattati: -Stringhe ed espressioni regolari -Array ed Hash -Strutture per il controllo del flusso -Classi, metodi, oggetti e moduli -Operazioni di ingresso/uscita -Gestione delle eccezioni -Database -Creare delle GUI con Python

MATLAB rappresenta una piattaforma software ottimizzata per la risoluzione di problemi scientifici e di progettazione. In essa sono integrati il calcolo, la visualizzazione e la programmazione in un ambiente di facile impiego, in cui i problemi e le soluzioni sono espressi in una notazione matematica familiare. In questo libro sono affrontati tutti gli argomenti necessari per iniziare a programmare in ambiente MATLAB partendo da zero. Ricco di esempi ed esercizi il testo ci aiuta nel percorso di apprendimento dell'ambiente di programmazione senza la necessità di competenze preventive sull'argomento. Tra gli argomenti trattati: - Concetti di base - Visualizzazione dei dati - Tipologie di grafici - Strutture per il controllo del flusso - Operazioni d'ingresso e di uscita - Debugging e gestione delle eccezioni - Strutture di dati avanzate - Sviluppo di App in Matlab L'autore ingegnere chimico, svolge la sua attività di tecnico presso l'Università degli Studi della Campania. Esperto di acustica, vanta una vasta esperienza nella docenza di corsi professionali di informatica e nel campo dell'e-learning; autore e titolare del sito www.ciaburro.it. Ha al suo attivo diverse publicazioni: monografie, riviste scientifiche e convegni tematici.

Developers working with the simulation models will be able to put their knowledge to work with this practical guide. You will work with real-world data to uncover various patterns used in complex systems using Python. The book provides a hands-on approach to implementation and associated methodologies to improve or optimize systems.

Keras is a deep learning library that enables the fast, efficient training of deep learning models. The book begins with setting up the environment, training various types of models in the domain of deep learning and reinforcement learning. The projects are exciting and are real-world market demanding projects which take you from simple to ...

Keras Reinforcement Learning Projects book teaches you essential concept, techniques and, models of reinforcement learning using best real-world demonstrations. You will explore popular algorithms such as Markov decision process, Monte Carlo, Q-learning making you equipped with complex statistics in various projects with the help of Keras

In this book, you will learn how to create powerful machine learning based applications for a wide variety of problems leveraging different data services from the Google Cloud Platform. Finally, you will know the main difficulties that you may encounter and get appropriate strategies to overcome these difficulties and build efficient systems.

Azure Data Factory (ADF) is a Microsoft Azure PaaS solution which supports data movement between many on premises and cloud data sources. This book covers custom tailored tutorials to help you develop , maintain and troubleshoot data movement processes and environments using Azure Data Factory V2 and SQL Server Integration Services 2017

Regression analysis is a statistical process which enables prediction of relationships between variables. This book will give you a rundown explaining what regression analysis is, explaining you the process from scratch. Each chapter starts with explaining the theoretical concepts and once the reader gets comfortable with the theory, we move ...

Machine learning explores the study and construction of algorithms that can learn from, and make predictions on, data. This book will act as an entry point for anyone who wants to make a career in the field of Machine Learning. A few famous algorithms that are covered in this book are Linear regression, Logistic Regression, SVM, Naive Bayes, K-M..