Debido a su aparición en noticias y redes sociales, probablemente eres consciente de que el machine learning o aprendizaje automático se ha convertido en una de las tecnologías más apasionantes de nuestros tiempos. Grandes compañías, como Google, Facebook, Apple, Amazon e IBM, han invertido fuertemente en aplicaciones e investigación de aprendizaje automático por buenas razones. Si bien puede parecer que el aprendizaje automático se ha convertido en la palabra de moda de nuestros tiempos, la verdad es que no se trata de una moda pasajera. Este apasionante campo abre la puerta a nuevas posibilidades y se ha convertido en indispensable en nuestra vida diaria. Y esto se evidencia cuando hablamos con el asistente de voz en nuestros teléfonos inteligentes, recomendamos el producto adecuado a nuestros clientes, evitamos fraudes con las tarjetas de crédito, fi ltramos el correo no deseado para que no entre en nuestra bandeja de entrada o detectamos y diagnosticamos enfermedades. Y la lista no acaba aquí.
General
Editorial :Alpha Editorial 2021
Pasta Blanda : 618Paginas
ISBN-13 : 9788491136088
Contenido
Capítulo 1. Dar a los ordenadores el poder de aprender de los datos
Capítulo 2. Entrenar algoritmos simples de aprendizaje
automático para clasificación
Capítulo 3. Un recorrido por los clasificadores
de aprendizaje automático con scikit-learn
Capítulo 4. Generar buenos modelos de entrenamiento:
preprocesamiento de datos
Capítulo 5. Comprimir datos mediante la reducción
de dimensionalidad
Capítulo 6. Aprender las buenas prácticas para la evaluación
de modelos y el ajuste de hiperparámetros
Capítulo 7. Combinar diferentes modelos para
el aprendizaje conjunto
Capítulo 8. Aplicar el aprendizaje automático para
el análisis de sentimiento
Capítulo 9. Incrustar un modelo de aprendizaje automático
en una aplicación web
Capítulo 10. Predicción de variables de destino continuas
con análisis de regresión
Capítulo 11. Trabajar con datos sin etiquetar:
análisis de grupos
Capítulo 12. Implementar una red neuronal artificial
multicapa desde cero
Capítulo 13. Paralelización de entrenamiento de redes
neuronales con TensorFlow
Capítulo 14. Ir más lejos: la mecánica de TensorFlow
Capítulo 15. Clasificar imágenes con redes neuronales
convolucionales profundas
Capítulo 16. Modelado de datos secuenciales mediante
redes neuronales recurrentes
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