Descripción
Dominar la IA, el aprendizaje automático y la ciencia de datos a menudo significa unir conceptos dispersos en innumerables recursos, estadísticas y visualizaciones, desde modelos fundamentales hasta grandes modelos de lenguaje. Este libro, el resultado de ocho años de esfuerzo, lo reúne todo en un paquete accesible y atractivo. Aclara la inteligencia artificial y la ciencia de datos, combinando principios matemáticos básicos con un enfoque claro y fácil de leer.
A diferencia de los libros de texto tradicionales que se apoyan en gran medida en ecuaciones y formalización matemática, el autor comienza con requisitos previos mínimos, agregando matemáticas más profundas a medida que el lector avanza. Cada concepto, algoritmo o modelo se explica a través de ejemplos claros y prácticos que desarrollan las habilidades del lector paso a paso. Logra un equilibrio entre los fundamentos teóricos y la aplicación práctica, sirviendo tanto como referencia académica como guía práctica.
Además, el libro utiliza el humor, el lenguaje informal y los cómics para hacer que los conceptos y temas desafiantes sean identificables y divertidos. Cualquier parecido entre los chistes y la vida real es pura coincidencia, y no se pretende ofender.
Tabla de Contenidos
- Parte I: Introducción y Requisitos Preliminares
- Capítulo 1: Conceptos Básicos
- Capítulo 2: Visualización
- Capítulo 3: Probabilidad y Estadística
- Parte II: Aprendizaje No Supervisado
- Capítulo 4: Agrupación (Clustering)
- Capítulo 5: Minería de Conjuntos de Elementos Frecuentes, Secuencias y Recuperación de Información
- Parte III: Ingeniería de Datos
- Capítulo 6: Ingeniería de Características (Feature Engineering)
- Capítulo 7: Reducción de Dimensionalidad y Descomposición de Datos
- Parte IV: Aprendizaje Supervisado
- Capítulo 8: Análisis de Regresión
- Capítulo 9: Clasificación
- Parte V: Redes Neuronales
- Capítulo 10: Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo
- Capítulo 11: Aprendizaje Profundo Auto-Supervisado
- Capítulo 12: Modelos y Aplicaciones de Aprendizaje Profundo (Texto, Visión y Audio)
- Parte VI: Aprendizaje por Refuerzo
- Capítulo 13: Aprendizaje por Refuerzo
- Parte VII: Otros Algoritmos y Conceptos
- Capítulo 14: Creación de Redes Neuronales y Modelos de Aprendizaje Automático más Ligeros
- Capítulo 15: Algoritmos de Minería de Grafos
- Capítulo 16: Conceptos y Desafíos del Trabajo con Datos
Author: Reza Rawassizadeh
Publisher: Reza Rawassizadeh
Published: 03/15/2025
Pages: 1168
Binding Type: Paperback
Weight: 5.82lbs
Size: 11.00h x 8.50w x 2.28d
ISBN13: 9798992162110
BISAC Categories:
- Computadoras | Inteligencia Artificial | IA Generativa
- Computadoras | Ciencia de Datos | Redes Neuronales
Este título no es retornable