Aurélien Géron
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<p>Gracias a varios logros innovadores, el <i>deep learning</i> ha dado un gran impulso a todo el campo del <i>machine learning</i>. 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 <i>best seller</i> utiliza ejemplos concretos, una teoría mínima y <i>frameworks</i> 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.</p><p>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:</p><p>* Utiliza Scikit-Learn para hacer un seguimiento de un proyecto de <i>machine learning</i> de ejemplo de principio a fin.</p><p>* Explora varios modelos, incluyendo máquinas de vectores soporte, árboles de decisión, <i>random forests</i> y métodos de ensamblaje.</p><p>* Aprovecha técnicas de aprendizaje no supervisado, como la reducción de dimensionalidad, el agrupamiento y la detección de anomalías.</p><p>* Sumérgete en arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas antagónicas, autocodificadores, modelos de difusión y transformadores.</p><p>* 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.</p>
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