Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición: Conceptos, herramientas y técnicas para conseguir sistemas inteligentes (TÍTULOS ESPECIALES)
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Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow para crear sistemas inteligentes con facilidad.
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Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición: Conceptos, herramientas y técnicas para conseguir sistemas

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What Stands Out

Comprehensive Coverage
This book offers a thorough exploration of Machine Learning concepts, tools, and techniques, providing readers with a solid foundation for building intelligent systems using Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow.
Practical Approach
With hands-on examples and real-world applications, this edition enables readers to apply machine learning techniques effectively, addressing the common challenges faced in developing and implementing intelligent systems.
Updated Content
The third edition reflects the latest advancements in machine learning, ensuring readers stay current with the newest methodologies and tools, enhancing their ability to create sophisticated AI solutions.

產品詳情

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  • 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.
Publisher ANAYA MULTIMEDIA
Publication date 15 Jun. 2023
Edition edition
Language Spanish
Print length 832 pages
ISBN-10 8441548048
ISBN-13 978-8441548046
Item weight 1.33 kg
Dimensions 18 x 4.8 x 22.5 cm

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  • Aspiring Data Scientists

    Individuals seeking to build foundational knowledge in machine learning concepts, tools, and methodologies using popular frameworks.

  • Software Developers

    Developers interested in integrating machine learning into their applications and enhancing their software skills for intelligent systems.

  • Students in AI

    Students pursuing artificial intelligence who need a comprehensive resource for learning practical machine learning applications.

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    Individuals without any programming or mathematical background may find the content too advanced or challenging to understand.

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Paperback AI & Machine Learning Editorial Review

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Aprende Machine Learning con Scikit-Learn Keras y TensorFlow. Tercera Edición: Conceptos herramientas y técnicas para conseguir sistemas inteligentes es un imprescindible para quienes buscan profundizar en el aprendizaje automático. Este libro, publicado por ANAYA MULTIMEDIA, cuenta con 832 páginas que abordan tanto Machine Learning como Deep Learning, ofreciendo ejemplos prácticos de diversos algoritmos como SVM y árboles de decisión. Los lectores destacan su utilidad como manual de consulta, facilitando la comprensión con una estructura clara y ejemplos aplicados al mundo real. Cada capítulo actúa como una enciclopedia, perfecta para resolver dudas sobre conceptos específicos en cualquier momento.

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優點

  • Ideal como manual de consulta sobre Machine Learning
  • Amplio espectro de algoritmos y temas tratados
  • Ejemplos prácticos para aplicar conceptos fácilmente
  • Bien organizado y fácil de seguir
  • Enfoque didáctico con detalles claros

缺點

  • Puede volverse obsoleto con el tiempo en parte

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特色和優勢

  • Ideal para programadores sin experiencia previa en Machine Learning.
  • Incluye ejemplos prácticos y código listo para producción.
  • Cubre técnicas desde regresiones simples hasta redes neuronales profundas.
  • Explora modelos como máquinas de vectores soporte y árboles de decisión.
  • Incorpora técnicas de aprendizaje no supervisado y redes neuronales avanzadas.
  • Actualizado a la tercera edición con los últimos avances en deep learning.

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