Het sentiment: Onbekend · Zelf beoordelen
Helaas, het is nog niet bekend wat gebruikers voelen. Het is ook nog onbekend wat de ervaringen zijn op online media. Daarom is het hier nog onbekend hoe Monetizing Machine Learning ervaren wordt.
Wat zegt dit?Op shoptiment gebruiken we het woord sentiment. Dit is wat online media en onze bezoekers van een product vinden. Het wordt automatisch berekend aan de hand van de recencies van bezoekers en het sentiment gevonden in online bronnen. Verder op de bladzijde kan je meer details vinden!
Monetizing Machine Learning vind je meestal in Boek in Boeken.
Bindwijze
Uitgebreide Review Monetizing Machine Learning
Het sentiment: Onbekend
In dit gedeelte kan je zien hoe het product ervaren wordt. Dit komt tot stand door de reacties van gebruikers te combineren met de ervaringen en recencies gevonden op online media zoals Youtube.
Gebruikers: Onbekend
Online: Onbekend
Het online sentiment zoals gevonden door ons platform voor Monetizing Machine Learning is Onbekend.
Google zoekresultaten lijken in het algemeen Onbekend voor Monetizing Machine Learning. Zoeken naar beoordelingen op Google ›
In het algemeen zijn tweets Onbekend voor Monetizing Machine Learning. Zoeken naar beoordelingen op Twitter ›
Youtube
Youtube beschrijvingen zijn in het algemeen Onbekend voor Monetizing Machine Learning. Zoeken naar beoordelingen op Youtube ›
De teksten, ervaringen en beschrijvingen gevonden in de bovenstaande online media worden bekeken door kunstmatige intelligentie. Door deze uitslag te combineren ontstaat het online sentiment.
Het Sentiment: Onbekend
Nog niemand heeft zijn gevoelens achtergelaten. Het is dus nog onbekend wat gebruikers ervaren. We kunnen weinig online vinden voor dit product! Het is dus helaas onbekend wat het online sentiment is. Er is dus nog weinig bekend over dit product op dit platform, zowel in gebruikerservaringen als in online recensies gevonden door dit platform. Daarom is het sentiment voor dit product neutraal. Heb je ervaring met dit product? Laat dan je gevoelens achter.
De ervaringen van gebruikers samen met het sentiment gevonden online vormt het uiteindelijke sentiment!
Gerelateerde Videos
De onderstaande videos zijn in veel gevallen gerelateerd aan het product. In sommige gevallen, en bij onbekende producten, kunnen mogelijk afwijkende videos worden getoond.
Geen video beoordelingen gevonden.
Eigenschappen Monetizing Machine Learning
Producteigenschappen
| Inhoud | |
|---|---|
| Bindwijze | E-book |
| Ebook Formaat | Adobe ePub |
| Illustraties | Nee |
| Oorspronkelijke releasedatum | 12 september 2018 |
| Taal | en |
| Betrokkenen | |
| Hoofdauteur | Manuel Amunategui |
| Hoofduitgeverij | Apress |
| Tweede Auteur | Mehdi Roopaei |
| Lees mogelijkheden | |
| Lees dit ebook op | Android (smartphone en tablet), Kobo e-reader, Desktop (Mac en Windows), iOS (smartphone en tablet), Windows (smartphone en tablet) |
| Overige kenmerken | |
| Studieboek | Ja |
| EAN | |
| EAN | 9781484238738 |
Productbeschrijving
Take your Python machine learning ideas and create serverless web applications accessible by anyone with an Internet connection. Some of the most popular serverless cloud providers are covered in this book—Amazon, Microsoft, Google, and PythonAnywhere.
You will work through a series of common Python data science problems in an increasing order of complexity. The practical projects presented in this book are simple, clear, and can be used as templates to jump-start many other types of projects. You will learn to create a web application around numerical or categorical predictions, understand the analysis of text, create powerful and interactive presentations, serve restricted access to data, and leverage web plugins to accept credit card payments and donations. You will get your projects into the hands of the world in no time.
Each chapter follows three steps: modeling the right way, designing and developing a local web application, and deploying onto a popular and reliable serverless cloud provider. You can easily jump to or skip particular topics in the book. You also will have access to Jupyter notebooks and code repositories for complete versions of the code covered in the book.
What You’ll Learn
Extend your machine learning models using simple techniques to create compelling and interactive web dashboards
Leverage the Flask web framework for rapid prototyping of your Python models and ideas
Create dynamic content powered by regression coefficients, logistic regressions, gradient boosting machines, Bayesian classifications, and more
Harness the power of TensorFlow by exporting saved models into web applications
Create rich web dashboards to handle complex real-time user input with JavaScript and Ajax to yield interactive and tailored content
Create dashboards with paywalls to offer subscription-based access
Access API data such as Google Maps,OpenWeather, etc.
Apply different approaches to make sense of text data and return customized intelligence
Build an intuitive and useful recommendation site to add value to users and entice them to keep coming back
Utilize the freemium offerings of Google Analytics and analyze the results
Take your ideas all the way to your customer's plate using the top serverless cloud providers
Who This Book Is For
Those with some programming experience with Python, code editing, and access to an interpreter in working order. The book is geared toward entrepreneurs who want to get their ideas onto the web without breaking the bank, small companies without an IT staff, students wanting exposure and training, and for all data science professionals ready to take things to the next level.