Machine Learning con Python: Implementa Soluciones de Redes Neuronales con Scikit-Learn y Pytorch

Aquí tiene la guía completa perfecta para lectores con conocimientos básicos o intermedios de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Presenta herramientas como NumPy para procesamiento numérico, Pandas para análisis de datos de panel, Matplotlib para visualización, Scikit-learn para aprendizaje automático y Pytorch para aprendizaje profundo con Python. También sirve como un manual de referencia a largo plazo para los profesionales que encontrarán soluciones a escenarios comunes.
El libro está dividido en tres secciones. La primera sección le introduce a las herramientas de procesamiento numérico y análisis de datos utilizando Python con explicaciones detalladas sobre la configuración del entorno, la carga de datos, el procesamiento numérico, el análisis de datos y las visualizaciones. La segunda sección cubre los fundamentos del aprendizaje automático y la biblioteca Scikit-learn. También explica el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, la implementación y clasificación de algoritmos de regresión, y los métodos de aprendizaje en conjunto de una manera sencilla con lecciones teóricas y prácticas. La tercera sección explica arquitecturas de redes neuronales complejas con detalles sobre el funcionamiento interno e implementación de redes neuronales convolucionales. El capítulo final contiene una solución detallada de extremo a extremo con redes neuronales en Pytorch.
Después de completar Hands-on Machine Learning with Python, podrá implementar soluciones de aprendizaje automático y redes neuronales y ampliarlas a su favor.
Lo que aprenderá

• Revisar estructuras de datos en NumPy y Pandas
• Demostrar técnicas y algoritmos de aprendizaje automático
• Comprender el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado
• Examinar redes neuronales convolucionales y redes neuronales recurrentes
• Familiarizarse con scikit-learn y PyTorch
• Predecir secuencias en redes neuronales recurrentes y memoria a corto y largo plazo
  

A quién va dirigido este libro
Científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y profesionales de software con habilidades básicas en programación Python.


Autor: Ashwin Pajankar, Aditya Joshi
Editorial: Apress
Publicado: 06/03/2022
Páginas: 335
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.36lbs
Tamaño: 10.00h x 7.00w x 0.74d
ISBN13: 9781484279205
ISBN10: 1484279204
Categorías BISAC:
- Computadoras | Inteligencia Artificial | General
- Computadoras | Lenguajes | Python

Sobre el autor
Ashwin Pajankar tiene una Maestría en Tecnología de IIIT Hyderabad y cuenta con más de 25 años de experiencia en programación. Comenzó su trayectoria en programación y electrónica con el lenguaje de programación BASIC y ahora domina la programación en ensamblador, C, C++, Java, Shell Scripting y Python. Otra experiencia técnica incluye computadoras de placa única como Raspberry Pi y Banana Pro, y Arduino. Actualmente es instructor freelance en línea, impartiendo cursos intensivos de programación a más de 60,000 estudiantes de empresas tecnológicas y universidades. Su canal de Youtube tiene una audiencia de 10,000 suscriptores y ha publicado más de 15 libros sobre programación y electrónica con muchas publicaciones internacionales.
Aditya Joshi ha trabajado en roles de ciencia de datos e ingeniería de aprendizaje automático desde la finalización de su MS (por investigación) en IIIT Hyderabad. Ha impartido tutoriales, talleres, conferencias invitadas y cursos completos para estudiantes y profesionales que desean incursionar en el campo de la ciencia de datos. Sus publicaciones de investigación académica anteriores incluyen trabajos sobre procesamiento del lenguaje natural, específicamente análisis de sentimientos de grano fino y texto mixto. Ha sido miembro del comité organizador y del comité de programas de conferencias académicas sobre ciencia de datos y procesamiento del lenguaje natural.

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