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

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ISBN/EAN: 978-8-441-54828-2
Format: PDF
DRM: Digitales Wasserzeichen
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Auflage:
1. Auflage 2023
Erschienen am:
Sprache:
Spanisch
Umfang:
832 S., 62.58 MB
Empfohlene App:
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Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición

eBook - Conceptos, herramientas y técnicas para conseguir sistemas inteligentes, TÍTULOS ESPECIALES

34,99 €
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Beschreibung

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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