Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición
Conceptos, herramientas y técnicas para conseguir sistemas inteligentes
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- 832pagine
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A través de una serie de avances recientes, el aprendizaje profundo ha impulsado todo el campo del aprendizaje automático. Este libro práctico muestra cómo utilizar herramientas simples y eficientes para implementar programas capaces de aprender de datos. Utilizando ejemplos concretos, teoría mínima y dos marcos de trabajo en Python—scikit-learn y TensorFlow—el autor Aurélien Géron te ayuda a adquirir una comprensión intuitiva de los conceptos y herramientas para construir sistemas inteligentes. Aprenderás una variedad de técnicas, comenzando con la regresión lineal simple y progresando hasta redes neuronales profundas. Con ejercicios en cada capítulo para ayudarte a aplicar lo que has aprendido, solo necesitas experiencia en programación para comenzar. Explora el panorama del aprendizaje automático, particularmente las redes neuronales. Utiliza scikit-learn para seguir un proyecto de aprendizaje automático de principio a fin. Explora varios modelos de entrenamiento, incluyendo máquinas de soporte vectorial, árboles de decisión y métodos de ensamblaje. Utiliza la biblioteca TensorFlow para construir y entrenar redes neuronales. Aprende técnicas para entrenar y escalar redes neuronales profundas y aplica ejemplos de código prácticos sin adquirir una teoría excesiva del aprendizaje automático o detalles de algoritmos.
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Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición, Aurélien Géron
- Lingua
- Pubblicato
- 2023
- Rilegatura
- (In brossura)
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- Titolo
- Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición
- Sottotitolo
- Conceptos, herramientas y técnicas para conseguir sistemas inteligentes
- Lingua
- Spagnolo
- Autori
- Aurélien Géron
- Editore
- ANAYA MULTIMEDIA
- Pubblicato
- 2023
- Formato
- In brossura
- Pagine
- 832
- ISBN10
- 8441548048
- ISBN13
- 9788441548046
- Serie
- Valutazione
- 4,65 su 5
- Descrizione
- A través de una serie de avances recientes, el aprendizaje profundo ha impulsado todo el campo del aprendizaje automático. Este libro práctico muestra cómo utilizar herramientas simples y eficientes para implementar programas capaces de aprender de datos. Utilizando ejemplos concretos, teoría mínima y dos marcos de trabajo en Python—scikit-learn y TensorFlow—el autor Aurélien Géron te ayuda a adquirir una comprensión intuitiva de los conceptos y herramientas para construir sistemas inteligentes. Aprenderás una variedad de técnicas, comenzando con la regresión lineal simple y progresando hasta redes neuronales profundas. Con ejercicios en cada capítulo para ayudarte a aplicar lo que has aprendido, solo necesitas experiencia en programación para comenzar. Explora el panorama del aprendizaje automático, particularmente las redes neuronales. Utiliza scikit-learn para seguir un proyecto de aprendizaje automático de principio a fin. Explora varios modelos de entrenamiento, incluyendo máquinas de soporte vectorial, árboles de decisión y métodos de ensamblaje. Utiliza la biblioteca TensorFlow para construir y entrenar redes neuronales. Aprende técnicas para entrenar y escalar redes neuronales profundas y aplica ejemplos de código prácticos sin adquirir una teoría excesiva del aprendizaje automático o detalles de algoritmos.