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Ficha
Books Frontpage Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición
  • 88,73 USD

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Features:

  • Pages: 832
  • Edition Date: 2023
  • Edition: 1
  • Language: Castellano, Inglés.
  • Binding: Tapa blanda o Bolsillo - Cosido.
  • Weight: 1,34 kg.
  • Editorial: ANAYA MULTIMEDIA

  • Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición

    Conceptos, herramientas y técnicas para conseguir sistemas inteligentes

  • 9788441548046

  • Authors: Beatriz Pineda González, Aurélien Géron

  • 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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