Practical Guide to Applied Conformal Prediction in Python

Forbedre dine maskinlæringsferdigheter med rammeverket for konformal prediksjon, designet for kvantifisering av usikkerhet. Dykk ned i unike strategier, overvinn virkelige utfordringer, og bli mer selvsikker og presis i prognoser. Boken gir en grundig utforskning av konformal prediksjon, et banebrytende rammeverk for å håndtere usikkerhet i ulike applikasjoner av maskinlæring. Lær hvordan konformal prediksjon skiller seg ut ved å kalibrere klassifiseringsmodeller effektivt, produsere velformede prediksjonsintervaller for regresjon, og takle utfordringer knyttet til tidserieprognoser og skjevfordelt data. I en raskt utviklende verden av maskinlæring er evnen til å nøyaktig kvantifisere usikkerhet avgjørende. Boken gir deg innsikt i hvordan konformal prediksjon kan brukes til å måle og forvalte usikkerhet i bransjespesifikke applikasjoner, og viser hvordan det skiller seg fra tradisjonelle metoder innen maskinlæring.