Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y Tensorflow. Tercera Edición
Conceptos, Herramientas y Técnicas para Conseguir Sistemas Inteligentes
Géron, Aurélien
Un manual completo sobre machine learning que cubre desde regresiones hasta redes neuronales. Con 832 páginas, es ideal para programadores que quieren profundizar en el tema.La mirada de Luces: Un recurso esencial para quienes desean dominar el machine ...
Sinopsis
Un manual completo sobre machine learning que cubre desde regresiones hasta redes neuronales. Con 832 páginas, es ideal para programadores que quieren profundizar en el tema.
La mirada de Luces: Un recurso esencial para quienes desean dominar el machine
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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