Inteligencia Artificial para Humanos, Volumen 3: Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales

Las redes neuronales han sido un pilar de la inteligencia artificial desde sus inicios. Ahora, nuevas y emocionantes tecnologías como el aprendizaje profundo y la convolución están llevando las redes neuronales a nuevas y audaces direcciones. En este libro, demostraremos las redes neuronales en una variedad de tareas del mundo real, como el reconocimiento de imágenes y la ciencia de datos. Examinamos las tecnologías actuales de redes neuronales, incluyendo la activación ReLU, el descenso de gradiente estocástico, la entropía cruzada, la regularización, el abandono y la visualización.

Autor: Jeff Heaton
Editorial: Createspace Independent Publishing Platform
Publicado: 28/10/2015
Páginas: 374
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.41 libras
Tamaño: 9.25 pulgadas de alto x 7.52 pulgadas de ancho x 0.77 pulgadas de profundidad
ISBN13: 9781505714340
ISBN10: 1505714346
Categorías BISAC:
- Computadoras | Inteligencia Artificial | General
- Computadoras | Ciencia de Datos | Redes Neuronales

Acerca del autor
Jeff Heaton, PhD, es un científico informático especializado en ciencia de datos e inteligencia artificial. Especializado en Python, R, Java y C#, es un contribuidor de código abierto y autor de más de diez libros. Sus áreas de especialización incluyen modelado predictivo, minería de datos, big data, inteligencia empresarial e inteligencia artificial. Jeff tiene una Maestría en Gestión de la Información de la Universidad de Washington y un PhD en ciencias de la computación de la Universidad Nova Southeastern en ciencias de la computación. Es el desarrollador principal del proyecto de código abierto Encog Machine Learning Framework, miembro senior del IEEE y miembro del Life Management Institute (FLMI).

Este título no es retornable