Descripción
Estamos en medio de una explosión de investigación en IA. El aprendizaje profundo ha desbloqueado una percepción sobrehumana para impulsar nuestro avance hacia la creación de vehículos autónomos, derrotando a expertos humanos en una variedad de juegos difíciles, incluido el Go, e incluso generando ensayos con una prosa sorprendentemente coherente. Pero descifrar estos avances a menudo requiere un doctorado en aprendizaje automático y matemáticas.
La segunda edición actualizada de este libro describe la intuición detrás de estas innovaciones sin jerga ni complejidad. Programadores expertos en Python, profesionales de ingeniería de software y estudiantes de informática podrán volver a implementar estos avances por su cuenta y razonar sobre ellos con un nivel de sofisticación que rivaliza con algunos de los mejores desarrolladores en el campo.
- Aprende las matemáticas detrás de la jerga del aprendizaje automático
- Examina los fundamentos del aprendizaje automático y las redes neuronales
- Gestiona los problemas que surgen a medida que las redes se vuelven más profundas
- Construye redes neuronales que analizan imágenes complejas
- Realiza una reducción de dimensionalidad efectiva utilizando autoencoders
- Profundiza en el análisis de secuencias para examinar el lenguaje
- Explora métodos para interpretar modelos complejos de aprendizaje automático
- Adquiere conocimientos teóricos y prácticos sobre el modelado generativo
- Comprende los fundamentos del aprendizaje por refuerzo
Autor: Nithin Buduma, Nikhil Buduma, Joe Papa
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 21/06/2022
Páginas: 387
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.40lbs
Tamaño: 9.06h x 6.93w x 0.87d
ISBN13: 9781492082187
ISBN10: 149208218X
Categorías BISAC:
- Computación | Ciencia de datos | Aprendizaje automático
- Computación | Inteligencia artificial | General
- Computación | Software empresarial y de productividad | Inteligencia de negocios
Acerca del autor
Nithin Buduma es uno de los primeros ingenieros de aprendizaje automático en XY.ai, una startup con sede en Harvard y Stanford que trabaja para ayudar a las empresas de atención médica a aprovechar sus enormes conjuntos de datos.
Nikhil Buduma es cofundador y científico jefe de Remedy, una empresa con sede en San Francisco que está construyendo un nuevo sistema para la atención médica primaria basada en datos. A los 16 años, dirigió un laboratorio de descubrimiento de fármacos en la Universidad Estatal de San José y desarrolló nuevas metodologías de detección de bajo costo para comunidades con recursos limitados. A los 19 años, fue dos veces medallista de oro en la Olimpiada Internacional de Biología. Posteriormente asistió al MIT, donde se centró en el desarrollo de sistemas de datos a gran escala para impactar la prestación de atención médica, la salud mental y la investigación médica. En el MIT, cofundó Lean On Me, una organización nacional sin fines de lucro que ofrece una línea de texto anónima para permitir un apoyo eficaz entre pares en los campus universitarios y aprovecha los datos para lograr resultados positivos en la salud mental y el bienestar. Hoy, Nikhil dedica su tiempo libre a invertir en empresas de tecnología y datos a través de su fondo de riesgo, Q Venture Partners, y a dirigir un equipo de análisis de datos para el equipo de béisbol de los Milwaukee Brewers.
Joe Papa tiene más de 25 años de experiencia en investigación y desarrollo y es el fundador de INSPIRD.ai. Posee un MSEE y ha dirigido equipos de investigación de IA con PyTorch en Booz Allen y Perspecta Labs. Joe ha asesorado a cientos de científicos de datos y ha enseñado a más de 6.000 estudiantes en todo el mundo en Udemy.