Manokhin | Practical Guide to Applied Conformal Prediction in Python | E-Book | sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, 240 Seiten

Manokhin Practical Guide to Applied Conformal Prediction in Python

Learn and apply the best uncertainty frameworks to your industry applications
1. Auflage 2023
ISBN: 978-1-80512-091-9
Verlag: De Gruyter
Format: EPUB
Kopierschutz: 0 - No protection

Learn and apply the best uncertainty frameworks to your industry applications

E-Book, Englisch, 240 Seiten

ISBN: 978-1-80512-091-9
Verlag: De Gruyter
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Weitere Infos & Material


Table of Contents - Introducing Conformal Prediction
- Overview of Conformal Prediction
- Fundamentals of Conformal Prediction
- Validity and Efficiency of Conformal Prediction
- Types of Conformal Predictors
- Conformal Prediction for Classification
- Conformal Prediction for Regression
- Conformal Prediction for Time Series and Forecasting
- Conformal Prediction for Computer Vision
- Conformal Prediction for Natural Language Processing
- Handling Imbalanced Data
- Multi-Class Conformal Prediction


Manokhin Valery:

Valeriy Manokhin is the leading expert in the field of machine learning and Conformal Prediction. He holds a Ph.D.in Machine Learning from Royal Holloway, University of London. His doctoral work was supervised by the creator of Conformal Prediction, Vladimir Vovk, and focused on developing new methods for quantifying uncertainty in machine learning models. Valeriy has published extensively in leading machine learning journals, and his Ph.D. dissertation 'Machine Learning for Probabilistic Prediction' is read by thousands of people across the world. He is also the creator of "Awesome Conformal Prediction," the most popular resource and GitHub repository for all things Conformal Prediction.



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