{"product_id":"grokking-machine-learning-9781617295911","title":"Grokking Machine Learning","description":"\u003cb\u003eDescubre técnicas valiosas de aprendizaje automático que puedes entender y aplicar usando solo matemáticas de nivel de secundaria.\u003c\/b\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003eEn \u003ci\u003eGrokking Machine Learning\u003c\/i\u003e aprenderás: \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Algoritmos supervisados para clasificar y dividir datos\u003cbr\u003e Métodos para limpiar y simplificar datos\u003cbr\u003e Paquetes y herramientas de aprendizaje automático\u003cbr\u003e Redes neuronales y métodos de conjunto para conjuntos de datos complejos \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003ci\u003eGrokking Machine Learning\u003c\/i\u003e te enseña cómo aplicar ML a tus proyectos usando solo código Python estándar y matemáticas de nivel de secundaria. No se requieren conocimientos especializados para abordar los ejercicios prácticos usando Python y herramientas de aprendizaje automático disponibles. Repleto de ejercicios y miniproyectos basados en Python fáciles de seguir, este libro te encamina a convertirte en un experto en aprendizaje automático. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e La compra del libro impreso incluye un libro electrónico gratuito en formato PDF, Kindle y ePub de Manning Publications. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Acerca de la tecnología\u003cbr\u003e ¡Descubre poderosas técnicas de aprendizaje automático que puedes comprender y aplicar usando solo matemáticas de secundaria! En pocas palabras, el aprendizaje automático es un conjunto de técnicas para el análisis de datos basadas en algoritmos que ofrecen mejores resultados a medida que se les proporciona más datos. ML impulsa muchas tecnologías de vanguardia, como sistemas de recomendación, software de reconocimiento facial, altavoces inteligentes e incluso coches autónomos. Este libro único introduce los conceptos centrales del aprendizaje automático, utilizando ejemplos fáciles de relacionar, ejercicios atractivos e ilustraciones nítidas. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Acerca del libro\u003cbr\u003e \u003ci\u003eGrokking Machine Learning\u003c\/i\u003e presenta algoritmos y técnicas de aprendizaje automático de una manera que cualquiera puede entender. Este libro evita la confusa jerga académica y ofrece explicaciones claras que solo requieren álgebra básica. A medida que avances, construirás proyectos interesantes con Python, incluidos modelos para la detección de spam y el reconocimiento de imágenes. También adquirirás habilidades prácticas para limpiar y preparar datos. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Qué incluye \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Algoritmos supervisados para clasificar y dividir datos\u003cbr\u003e Métodos para limpiar y simplificar datos\u003cbr\u003e Paquetes y herramientas de aprendizaje automático\u003cbr\u003e Redes neuronales y métodos de conjunto para conjuntos de datos complejos \u003cp\u003e\u003c\/p\u003eAcerca del lector\u003cbr\u003e Para lectores que conocen Python básico. No se necesitan conocimientos de aprendizaje automático. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Acerca del autor\u003cbr\u003e \u003cb\u003eLuis G. Serrano\u003c\/b\u003e es un científico investigador en inteligencia artificial cuántica. Anteriormente, fue ingeniero de aprendizaje automático en Google y educador principal de inteligencia artificial en Apple. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003eTabla de Contenidos\u003cbr\u003e 1 ¿Qué es el aprendizaje automático? Es sentido común, excepto que lo hace una computadora\u003cbr\u003e 2 Tipos de aprendizaje automático\u003cbr\u003e 3 Dibujar una línea cercana a nuestros puntos: Regresión lineal\u003cbr\u003e 4 Optimización del proceso de entrenamiento: Subajuste, sobreajuste, pruebas y regularización\u003cbr\u003e 5 Uso de líneas para dividir nuestros puntos: El algoritmo perceptrón\u003cbr\u003e 6 Un enfoque continuo para dividir puntos: Clasificadores logísticos\u003cbr\u003e 7 ¿Cómo se miden los modelos de clasificación? Precisión y sus amigos\u003cbr\u003e 8 Usar la probabilidad al máximo: El modelo Bayes ingenuo\u003cbr\u003e 9 Dividir datos haciendo preguntas: Árboles de decisión\u003cbr\u003e 10 Combinar bloques de construcción para obtener más poder: Redes neuronales\u003cbr\u003e 11 Encontrar límites con estilo: Máquinas de vectores de soporte y el método del kernel\u003cbr\u003e 12 Combinar modelos para maximizar resultados: Aprendizaje en conjunto\u003cbr\u003e 13 Ponerlo todo en práctica: Un ejemplo real de ingeniería de datos y aprendizaje automático\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-12020780\"\u003eLuis Serrano\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e Manning Publications\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 14\/12\/2021\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 512\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 1.90lbs\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 9.20h x 7.40w x 1.20d\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9781617295911\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 1617295914\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCategorías BISAC:\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eComputación\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM094000\"\u003eCiencia de Datos | Aprendizaje Automático\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eComputación\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM051360\"\u003eLenguajes | Python\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eComputación\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM044000\"\u003eCiencia de Datos | Redes Neuronales\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eAcerca del autor\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eLuis G. Serrano\u003c\/b\u003e es científico investigador en inteligencia artificial cuántica en Zapata Computing. Anteriormente, trabajó como Ingeniero de Aprendizaje Automático en Google, como Educador Principal de Inteligencia Artificial en Apple y como Jefe de Contenidos en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos en Udacity. Luis tiene un doctorado en matemáticas de la Universidad de Michigan, una licenciatura y una maestría en matemáticas de la Universidad de Waterloo, y trabajó como investigador postdoctoral en el Laboratoire de Combinatoire et d'Informatique Mathématique de la Universidad de Quebec en Montreal. Luis mantiene un popular canal de YouTube sobre aprendizaje automático con más de 75,000 suscriptores y más de 3 millones de visualizaciones, y es un orador frecuente en conferencias de inteligencia artificial y ciencia de datos.\u003c\/p\u003e","brand":"Manning Publications","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":42697200140525,"sku":"9781617295911","price":79.98,"currency_code":"USD","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/products\/img_9118d70c-4261-437b-a2bf-d05c0300f603.jpg?v=1649886018","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/grokking-machine-learning-9781617295911","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}