ANAYA MULTIMEDIA- 9788441548282
Gracias a varios logros innovadores, el deep learning ha dado un gran impulso a todo el campo del machine learning. Ahora, incluso programadores que no saben casi nada de esta tecnología pueden usar herramientas sencillas y eficaces para implementar programas capaces de aprender a partir de datos. Este best seller utiliza ejemplos concretos, una teoría mínima y frameworks de Python listos para la producción (Scikit Learn, Keras y TensorFlow) para ayudarte a obtener una comprensión intuitiva de los conceptos y herramientas para crear sistemas inteligentes.
Con esta tercera edición actualizada, el autor Aurélien Géron explora una variedad de técnicas que van desde una regresión lineal simple a redes neuronales profundas. Hay ejemplos de código y ejercicios por todo el libro para ayudarte a aplicar lo que has aprendido, lo único que necesitas para empezar es experiencia en programación:
* Utiliza Scikit-Learn para hacer un seguimiento de un proyecto de machine learning de ejemplo de principio a fin.
* Explora varios modelos, incluyendo máquinas de vectores soporte, árboles de decisión, random forests y métodos de ensamblaje.
* Aprovecha técnicas de aprendizaje no supervisado, como la reducción de dimensionalidad, el agrupamiento y la detección de anomalías.
* Sumérgete en arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas antagónicas, autocodificadores, modelos de difusión y transformadores.
* Utiliza TensorFlow y Keras para crear y entrenar redes neuronales para visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, modelos generativos y aprendizaje profundo por refuerzo.
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Especificaciones del producto
Escrito por Aurélien Géron
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(3) comentarios
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3 opiniones de usuarios
Jorge
11/11/2024
eBook
Lectura rápida aunque liosa debido a que la línea de aprendizaje es discontinua en temas complejos como el ML y el DL no es bueno estructurar un libro así, por otra parte el EDA es muy superficial, no es profesional, aunque aprendes librerías y sus componentes es difícil aplicar en base a la lectura y las preguntas a final de cada capítulo son rebuscadas y es difícil tener el tema claro al final de cada capítulo es mejor leerlo 2 veces.
Jorge Illas Espierrez
06/10/2024
eBook
El mejor libro que he encontrado para entender cómo funciona por dentro la IA, metódico y extenso.
Carlos
01/08/2023
eBook
Un libro sumamente bien estructurado, lectura muy amena, fácil de seguir, muy robusto en cuestión del material de GitHub, la vara de entrada es media, es necesario saber programación básica en Python, saber utilizar Pandas, Numpy y Sklearn, el nivel de dificultad también es medio, es mandatorio tener conocimiento de Álgebra Lineal, Cálculo Multivariable y Probabilidad, si tienes todo el fundamento teórico té será muy muy sencillo seguirlo, muy ameno y rápido. Sin duda material imprescindible para todo aquel que está aprendiendo de Machine Learning, pero también como libro de consulta es genial. Material sumamente redondo.