Automated Machine Learning for Business

图书简介

This book teaches the full process of how to conduct machine learning in an organizational setting. It develops the problem-solving mind-set needed for machine learning and takes the reader through several exercises using an automated machine learning tool. To build experience with machine learning, the book provides access to the industry-leading AutoML tool, DataRobot, and provides several data sets designed to build deep hands-on knowledge of machine learning.

Preface; Section I: Why Use Automated Machine Learning?; Chapter 1: What is Machine Learning?; Chapter 2: Automating Machine Learning; Section II: Defining Project Objectives; Chapter 3: Specify Business Problem; Chapter 4: Acquire Subject Matter Expertise; Chapter 5: Define Prediction Target; Chapter 6: Decide on Unit of Analysis; Chapter 7: Success, Risk, and Continuation; Section III: Acquire and Integrate Data; Chapter 8: Accessing and Storing Data; Chapter 9: Data Integration; Chapter 10: Data Transformations; Chapter 11: Summarization; Chapter 12: Data Reduction and Splitting; Section IV: Model Data; Chapter 13: Startup Processes; Chapter 14: Feature Understanding and Selection; Chapter 15: Build Candidate Models; Chapter 16: Understanding the Process; Chapter 17: Evaluate Model Performance; Chapter 18: Comparing Model Pairs; Chapter 19: Interpret Model; Chapter 20: Communicate Model Insights; Section VI: Implement, Document, and Maintain; ; Chapter 21: Set Up Prediction System; Chapter 22: Document Modeling Process for Reproducibility; Chapter 23: Create Model Monitoring and Maintenance Plan; Chapter 24: Seven Types of Target Leakage in Machine Learning and an Exercise; Chapter 25: Time-Aware Modeling; Chapter 26: Time-Series Modeling; References; Appendix A: Datasets; Appendix B: Optimization and Sorting Measures; Appendix C: More on Cross Variation

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