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Python machine learning: aprendizaje automático y aprendizaje profundo con Pyton, scikit-learn y TensorFlow / Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili; traducción Sònia Llena.

Por: Colaborador(es): Tipo de material: TextoTextoIdioma: Español Detalles de publicación: Barcelona: Marcombo, 2019.Edición: segunda ediciónDescripción: 616 páginas; 18x24 cmISBN:
  • 9788426727206
Tema(s): Clasificación CDD:
  • 006.31 R223
Contenidos:
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
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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

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Fecha de actualización
15 de julio de 2025
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