
PYTHON MACHINE LEARNING 2ED
Aprendizaje automático y aprendizaje profundo con Python, scikit-learn y TensorFlow
Sebastian Raschka y Vahid Mirjalili
Editorial: Marcombo Universitaria
Edición: 2
Fecha Publicación: 2019
ISBN: 9788426727206
ISBN ebook: 9788426727725
Páginas: 619
Grado: Universitario
Área: Informática
Sección: Lenguajes y Metodología de la Programación
Idioma: Español
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Edición: 2
Fecha Publicación: 2019
ISBN: 9788426727206
ISBN ebook: 9788426727725
Páginas: 619
Grado: Universitario
Área: Informática
Sección: Lenguajes y Metodología de la Programación
Idioma: Español
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Introducción
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
Índice analítico
*La edición digital no incluye códigos de acceso a material adicional o programas mencionados en el libro.
"El aprendizaje automático está invadiendo el mundo del software. Si quieres entender y trabajar la vanguardia del aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo, esta segunda edición del bestseller Python Machine Learning, es tu libro.
Modernizado y ampliado para incluir las tecnologías de código abierto más recientes, como scikit-learn, Keras y TensorFlow, este manual proporciona el conocimiento práctico y las técnicas necesarias para crear eficaces aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo en Python.
El conocimiento y la experiencia únicos de Sebastian Raschka y Vahid Mirjalili presentan los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, antes de continuar con temas avanzados en análisis de datos.
Combinan los principios teóricos del aprendizaje automático con un enfoque práctico de codificación para una comprensión completa de la teoría del aprendizaje automático y la implementación con Python.
Aprenderás a:
- Explorar y entender los frameworks clave para la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- Formular nuevas preguntas sobre datos con modelos de aprendizaje automático y redes neuronales
- Aprovechar el poder de las últimas librerías de código abierto de Python para aprendizaje automático
- Dominar la implementación de redes neuronales profundas con la librería de TensorFlow
- Incrustar modelos de aprendizaje automáticos en aplicacions web accesibles
- Predecir resultados objetivos continuos con análisis de regresión
- Descubrir patrones ocultos y estructuras en datos con agrupamientos
- Analizar imágenes mediante técnicas de aprendizaje profundo
- Profundizar en datos de medios sociales y textuales con el análisis de sentimientos"
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Vahid Mirjalili
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