Python machine learning: (Registro nro. 36377)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 02021nam a2200253 4500
003 - IDENTIFICADOR DE NUMERO DE CONTROL
campo de control CO-EnIU
008 - ELEMENTOS DE LONGITUD FIJA -- INFORMACION GENERAL
campo de control de longitud fija 201104b ||||| |||| 00| 0 spa d
020 ## - NUMERO INTERNACIONAL NORMALIZADO PARA LIBROS (ISBN)
International Standard Book Number 9788426727206
040 ## - FUENTE DE CATALOGACION
Agencia de catalogación original CO-EnIU
Idioma de catalogación spa
Convenciones de la descripción rcaa
041 ## - CODIGO DE IDIOMA
Código de idioma para texto/pista de sonido o título separado Español
082 ## - NUMERO DE CLASIFICACION DECIMAL DEWEY
Número de clasificación 006.31
Número del ítem R223
100 ## - ASIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL
Enlace autoridades 66747
Nombre personal Raschka, Sebastian
Término relacionador autor
245 10 - MENCION DE TITULO
Título propiamente dicho Python machine learning:
Parte restante del título aprendizaje automático y aprendizaje profundo con Pyton, scikit-learn y TensorFlow /
Mención de responsabilidad, etc. Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili; traducción Sònia Llena.
250 ## - MENCION DE EDICION
Mención de edición segunda edición
260 ## - PUBLICACION, DISTRIBUCION, ETC. (PIE DE IMPRENTA)
Lugar de publicación, distribución, etc. Barcelona:
Nombre del editor, distribuidor, etc. Marcombo,
Fecha de publicación, distribución, etc. 2019.
300 ## - DESCRIPCION FISICA
Extensión 616 páginas;
Dimensiones 18x24 cm
505 ## - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO PREESTABLECIDO
Nota de contenido con formato preestablecido Dar a los ordenadores el poder de aprender de los datos -- Entrenar algoritmos simples de aprendizaje automático para clasificación -- Un recorrido por los clasificadores de aprendizaje automático con scikit-learn -- Generar buenos modelos de entrenamiento: procesamiento de datos -- Comprimir datos mediante la reducción de dimensionalidad -- Aprender las buenas prácticas para la evaluación de modelos y el ajuste de hiperparámetros -- Combinar diferentes modelos para el aprendizaje continuo -- Aplicar el aprendizaje automático para el análisis de sentimiento -- Incrustar un modelo de aprendizaje automático en una aplicación web -- Predicción de variable de destino continuas con análisis de regresión -- Trabajar con datos sin etiquetar: análisis de grupos -- Implementar una red neuronal artificial multicapa desde cero -- Paralelización de entrenamiento de redes neuronales con TensorFlow -- Ir más lejos: la mecánica de TensorFlow -- Clasificar imágenes con redes neuronales convolucionales profundas -- Modelado de datos secuenciales mediante redes neuronales recurrentes
650 #0 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA - TERMINO TEMATICO
Enlace autoridades 13482
Término temático o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje Automatico (Inteligencia Artificial)
650 #0 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA - TERMINO TEMATICO
Enlace autoridades 67881
Término temático o nombre geográfico como elemento de entrada Redes Neuronales (Computadores)
700 ## - ASIENTO SECUNDARIO - NOMBRE PERSONAL
Enlace autoridades 66749
Nombre personal Mirjalili, Vahid
Término de relación autor
700 ## - ASIENTO SECUNDARIO - NOMBRE PERSONAL
Enlace autoridades 66748
Nombre personal Llena, Sònia
Término de relación traductor
942 ## - ELEMENTOS AGREGADOS (KOHA)
Fuente de clasificación
Koha [default] item type Libros
Existencias
Retirado Perdido Dañado No se presta Código de colección Ubicación permanente Locación actual Estante o sala Fecha de adquisición Fuente de adquisición Costo, precio normal de compra Signatura topográfica Inventario Ultima fecha vista Tipo de item de Koha
        General Biblioteca Jorge Franco Vélez Biblioteca Jorge Franco Vélez Colección General 23/10/2020 Compra Revistas tecnicas 117747.00 006.31 R223 Ej.1 21697 30/08/2023 Libros
        General Biblioteca Jorge Franco Vélez Biblioteca Jorge Franco Vélez Colección General 23/10/2020 Compra Revistas tecnicas 117747.00 006.31 R223 Ej.2 21698 23/02/2023 Libros





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  Fecha de actualización
26th JANUARY 2024

                             
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