![[समीक्षा] Feature Engineering & Selection for Explainable Models (Md Azimul Haque) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2548380/c1a-085k3-34379xowu012-ibwxuw.jpg)
Show Notes
Feature Engineering & Selection for Explainable Models (Md Azimul Haque)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/B0DP5G5LY9?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Feature-Engineering-%26amp%3B-Selection-for-Explainable-Models-Md-Azimul-Haque.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/when-genius-failed-the-rise-and-fall-of-long/id1417526535?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Feature+Engineering+amp+Selection+for+Explainable+Models+Md+Azimul+Haque+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/B0DP5G5LY9/
#फीचरइंजीनियरिंग #फीचरसेलेक्शन #एक्सप्लेनेबलएआई #मॉडलव्याख्येयता #पाइथनलाइब्रेरियां #FeatureEngineeringampSelectionforExplainableModels
एम डी अज़ीमुल हक की पुस्तक फीचर इंजीनियरिंग एंड सेलेक्शन फॉर एक्सप्लेनेबल मॉडल्स, अ सेकंड कोर्स फॉर डेटा साइंटिस्ट्स, रिवाइज्ड एडिशन, मशीन लर्निंग की उस मध्यवर्ती अवस्था पर केंद्रित है जहाँ केवल मॉडल चलाना पर्याप्त नहीं रहता. यह लगभग दो सौ चौंतीस पृष्ठों की तकनीकी, अनुप्रयोगोन्मुख पुस्तक है, जिसका घोषित उद्देश्य कच्चे डेटा को ऐसे इनपुट संकेतों में बदलने की समझ देना है जो मॉडल के प्रदर्शन और उसकी व्याख्या, दोनों को बेहतर बनाएं. शीर्षक और उपलब्ध विवरण के आधार पर इसका दायरा फीचर इंजीनियरिंग, फीचर सेलेक्शन और एक्सप्लेनेबल एआई के परस्पर संबंध तक सीमित रहता है, न कि मशीन लर्निंग की प्रारंभिक पाठ्यपुस्तक बनने तक. इसे दूसरा कोर्स कहा गया है, इसलिए पाठक से बुनियादी प्रोग्रामिंग, सांख्यिकी और मॉडल-निर्माण की परिचितता अपेक्षित लगती है. पुस्तक व्यावहारिक मार्गदर्शन, आधुनिक एल्गोरिदम और लेखक द्वारा विकसित पाइथन लाइब्रेरियों का उल्लेख करती है. इसका केंद्रीय प्रश्न है कि डेटा की उपयोगी विशेषताएं कैसे चुनी और गढ़ी जाएं, ताकि मॉडल केवल सटीक अनुमान न दे, बल्कि अपने निर्णय के लिए समझने योग्य आधार भी प्रस्तुत करे.
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/B0DP5G5LY9?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Feature-Engineering-%26amp%3B-Selection-for-Explainable-Models-Md-Azimul-Haque.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/when-genius-failed-the-rise-and-fall-of-long/id1417526535?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Feature+Engineering+amp+Selection+for+Explainable+Models+Md+Azimul+Haque+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/B0DP5G5LY9/
#फीचरइंजीनियरिंग #फीचरसेलेक्शन #एक्सप्लेनेबलएआई #मॉडलव्याख्येयता #पाइथनलाइब्रेरियां #FeatureEngineeringampSelectionforExplainableModels
एम डी अज़ीमुल हक की पुस्तक फीचर इंजीनियरिंग एंड सेलेक्शन फॉर एक्सप्लेनेबल मॉडल्स, अ सेकंड कोर्स फॉर डेटा साइंटिस्ट्स, रिवाइज्ड एडिशन, मशीन लर्निंग की उस मध्यवर्ती अवस्था पर केंद्रित है जहाँ केवल मॉडल चलाना पर्याप्त नहीं रहता. यह लगभग दो सौ चौंतीस पृष्ठों की तकनीकी, अनुप्रयोगोन्मुख पुस्तक है, जिसका घोषित उद्देश्य कच्चे डेटा को ऐसे इनपुट संकेतों में बदलने की समझ देना है जो मॉडल के प्रदर्शन और उसकी व्याख्या, दोनों को बेहतर बनाएं. शीर्षक और उपलब्ध विवरण के आधार पर इसका दायरा फीचर इंजीनियरिंग, फीचर सेलेक्शन और एक्सप्लेनेबल एआई के परस्पर संबंध तक सीमित रहता है, न कि मशीन लर्निंग की प्रारंभिक पाठ्यपुस्तक बनने तक. इसे दूसरा कोर्स कहा गया है, इसलिए पाठक से बुनियादी प्रोग्रामिंग, सांख्यिकी और मॉडल-निर्माण की परिचितता अपेक्षित लगती है. पुस्तक व्यावहारिक मार्गदर्शन, आधुनिक एल्गोरिदम और लेखक द्वारा विकसित पाइथन लाइब्रेरियों का उल्लेख करती है. इसका केंद्रीय प्रश्न है कि डेटा की उपयोगी विशेषताएं कैसे चुनी और गढ़ी जाएं, ताकि मॉडल केवल सटीक अनुमान न दे, बल्कि अपने निर्णय के लिए समझने योग्य आधार भी प्रस्तुत करे.
