Python machine learning: aprendizaje automático y aprendizaje profundo con Pyton, scikit-learn y TensorFlow /
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili; traducción Sònia Llena.
- segunda edición
- Barcelona: Marcombo, 2019.
- 616 páginas; 18x24 cm
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