Descripción
El aprendizaje profundo es a menudo visto como el dominio exclusivo de los doctores en matemáticas y las grandes empresas tecnológicas. Pero como demuestra esta guía práctica, los programadores que se sienten cómodos con Python pueden lograr resultados impresionantes en el aprendizaje profundo con poca base matemática, pequeñas cantidades de datos y código mínimo. ¿Cómo? Con fastai, la primera biblioteca que proporciona una interfaz consistente para las aplicaciones de aprendizaje profundo más utilizadas.
Los autores Jeremy Howard y Sylvain Gugger, los creadores de fastai, te muestran cómo entrenar un modelo en una amplia gama de tareas usando fastai y PyTorch. También te sumergirás progresivamente en la teoría del aprendizaje profundo para obtener una comprensión completa de los algoritmos detrás de escena.
- Entrena modelos en visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural, datos tabulares y filtrado colaborativo
- Aprende las últimas técnicas de aprendizaje profundo que más importan en la práctica
- Mejora la precisión, la velocidad y la fiabilidad comprendiendo cómo funcionan los modelos de aprendizaje profundo
- Descubre cómo convertir tus modelos en aplicaciones web
- Implementa algoritmos de aprendizaje profundo desde cero
- Considera las implicaciones éticas de tu trabajo
- Obtén información del prólogo del cofundador de PyTorch, Soumith Chintala
Autor: Jeremy Howard, Sylvain Gugger
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 11/08/2020
Páginas: 624
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 2.05lbs
Tamaño: 9.10h x 6.90w x 1.10d
ISBN13: 9781492045526
ISBN10: 1492045527
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de Datos | Modelado y Diseño de Datos
- Informática | Procesamiento de Imágenes
- Informática | Ciencias de la Computación
Sobre el autor
Jeremy Howard es un empresario, estratega de negocios, desarrollador y educador. Jeremy es investigador fundador en fast.ai, un instituto de investigación dedicado a hacer el aprendizaje profundo más accesible. También es Científico Investigador Distinguido en la Universidad de San Francisco, miembro de la facultad en la Universidad de la Singularidad y Joven Líder Global del Foro Económico Mundial.
La startup más reciente de Jeremy, Enlitic, fue la primera compañía en aplicar el aprendizaje profundo a la medicina, y ha sido seleccionada como una de las 50 compañías más inteligentes del mundo por MIT Tech Review durante dos años consecutivos. Anteriormente fue Presidente y Científico Jefe de la plataforma de ciencia de datos Kaggle, donde fue el participante mejor clasificado en competiciones internacionales de aprendizaje automático durante dos años consecutivos. Fue el CEO fundador de dos exitosas startups australianas (FastMail y Optimal Decisions Group, adquirida por Lexis-Nexis). Antes de eso, pasó 8 años en consultoría de gestión, en McKinsey & Co y AT Kearney. Jeremy ha invertido, asesorado y aconsejado a muchas startups, y ha contribuido a muchos proyectos de código abierto.
Ha tenido numerosas apariciones en televisión y otros videos, incluyendo como invitado regular en el programa de noticias matutino de mayor audiencia de Australia, una popular charla en TED.com y tutoriales y discusiones sobre ciencia de datos y desarrollo web.
Sylvain es un exmaestro y científico investigador en fast.ai, enfocado en hacer el aprendizaje profundo más accesible diseñando y mejorando técnicas que permiten a los modelos entrenar rápidamente con recursos limitados.
Antes de esto, Sylvain escribió varios libros que cubrían todo el plan de estudios que enseñaba en Francia (publicados en Éditions Dunod) hasta 2015 en CPGE. Las CPGE son un programa específico francés de dos años en el que estudiantes seleccionados que han terminado la escuela secundaria siguen una preparación intensa antes de presentarse al examen competitivo para ingresar a las principales escuelas de ingeniería y negocios del país. Sylvain enseñó ciencias de la computación y matemáticas en ese programa durante siete años.
Sylvain es exalumno de la École Normale Supérieure (París, Francia), donde estudió matemáticas, y tiene un Máster en matemáticas de la Universidad Paris XI (Orsay, Francia).