{"product_id":"learning-genetic-algorithms-with-python-empower-the-performance-of-machine-learning-and-ai-models-with-the-capabilities-of-a-powerful-search-algorith-9788194837756","title":"Aprendiendo algoritmos genéticos con Python: Potencia el rendimiento de los modelos de Machine Learning e IA con las capacidades de un potente algoritmo de búsqueda","description":"\u003cb\u003eReabastezca sus modelos de IA y aplicaciones de ML con soluciones de optimización y búsqueda de alta calidad\u003c\/b\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cb\u003eCaracterísticas principales\u003c\/b\u003e\u003cli\u003eCobertura completa sobre la implementación práctica de algoritmos genéticos.\u003cbr\u003e\n\u003c\/li\u003e\u003cli\u003eExplicaciones y visualizaciones intuitivas que complementan los conceptos teóricos.\u003cbr\u003e\n\u003c\/li\u003e\u003cli\u003eEjemplos y casos de uso adicionales sobre el rendimiento de los algoritmos genéticos.\u003cbr\u003e\n\u003c\/li\u003e\u003cli\u003eUso de bibliotecas de Python y una cobertura especializada en la optimización del rendimiento de los algoritmos genéticos. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cb\u003eDescripción\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003eLos algoritmos genéticos son una de las técnicas más sencillas y potentes utilizadas en el aprendizaje automático. Este libro, \"Aprendiendo algoritmos genéticos con Python\", guía al lector desde los conceptos básicos de los algoritmos genéticos hasta su implementación práctica en entornos de producción.\u003cbr\u003e Cada capítulo ofrece al lector una comprensión intuitiva de cada concepto. Aprenderá a construir un algoritmo genético desde cero e implementarlo en problemas de la vida real. Con ejemplos prácticos ilustrados, aprenderá a diseñar y elegir la mejor arquitectura de modelo para tareas específicas. Con ejemplos de vanguardia, como los radares y los problemas de gestión de fútbol, aprenderá a resolver desafíos de big data de alta dimensión con formas de optimizar los algoritmos genéticos. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cb\u003eLo que aprenderá\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\n\u003c\/li\u003e\u003cli\u003eComprender el mecanismo de los algoritmos genéticos utilizando bibliotecas populares de Python.\u003cbr\u003e\n\u003c\/li\u003e\u003cli\u003eAprender los principios y la arquitectura de los algoritmos genéticos.\u003cbr\u003e\n\u003c\/li\u003e\u003cli\u003eAplicar y resolver problemas de planificación, programación y análisis en aplicaciones empresariales.\u003cbr\u003e\n\u003c\/li\u003e\u003cli\u003eAprendizaje experto de conceptos clave como Selección, Mutación y Cruce. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cb\u003eA quién va dirigido este libro\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003eEl libro está dirigido a equipos de ciencia de datos, equipos de análisis, ingenieros de IA y profesionales de ML que deseen integrar algoritmos genéticos para reabastecer sus aplicaciones de ML e IA. No se requiere experiencia especial en aprendizaje automático, aunque se espera un conocimiento básico de Python. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cb\u003eTabla de contenido\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e1. Introducción\u003cbr\u003e2. Flujo del algoritmo genético\u003cbr\u003e3. Selección\u003cbr\u003e4. Cruce\u003cbr\u003e5. Mutación\u003cbr\u003e6. Eficacia\u003cbr\u003e7. Ajuste de parámetros\u003cbr\u003e8. Función de caja negra\u003cbr\u003e9. Optimización combinatoria: codificación de genes binarios\u003cbr\u003e10. Optimización combinatoria: codificación de genes ordenados\u003cbr\u003e11. Otros problemas comunes\u003cbr\u003e12. Algoritmo genético adaptativo\u003cbr\u003e13. Mejora del rendimiento \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cb\u003eSobre el autor\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eIvan Gridin\u003c\/b\u003e es un matemático, desarrollador fullstack, científico de datos y experto en aprendizaje automático que vive en Moscú, Rusia. A lo largo de los años, trabajó en sistemas distribuidos de alta carga e implementó diferentes enfoques de aprendizaje automático en la práctica. Una de las áreas clave de su investigación es el diseño y análisis de modelos predictivos de series temporales. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Ivan tiene habilidades matemáticas fundamentales en teoría de la probabilidad, teoría de procesos aleatorios, análisis de series temporales, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y optimización. También tiene un profundo conocimiento y comprensión de varios lenguajes de programación como Java, Python, PHP y MATLAB. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003eEs un padre y esposo amoroso, y coleccionista de libros antiguos de matemáticas. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cb\u003ePerfil de LinkedIn\u003c\/b\u003e: www.linkedin.com\/in\/survex\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEnlaces del blog\u003c\/b\u003e: https: \/\/www.facebook.com\/ivan.gridin\/\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-14317241\"\u003eIvan Gridin\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e Bpb Publications\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 13\/02\/2021\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 270\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 1.03 libras\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 9.25h x 7.50w x 0.57d\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9788194837756\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 8194837758\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\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM014000\"\u003eCiencias de la Computación\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003ci\u003eEste título no es retornable\u003c\/i\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e","brand":"Bpb Publications","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":42679571644653,"sku":"9788194837756","price":31.18,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/products\/img_a348b867-a726-4bf5-b574-b512f5e89801.jpg?v=1649684791","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/learning-genetic-algorithms-with-python-empower-the-performance-of-machine-learning-and-ai-models-with-the-capabilities-of-a-powerful-search-algorith-9788194837756","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}