Descripción
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Si es así, sigue leyendo.
El Machine Learning se define como la capacidad de los algoritmos para trabajar eficientemente sin programación explícita.
Este libro profundiza en el análisis de los tipos, modelos y aplicaciones de los algoritmos de Machine Learning, utilizando un tremendo enfoque de análisis comparativo. Establece el tono al señalar la estrecha relación entre las subsecciones de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. El libro también tiene en cuenta la importancia de los datos en el Machine Learning, explicando la terminología utilizada y el proceso de la Minería de Datos. No hay Machine Learning sin Minería de Datos.
Pero eso no es todo, porque "Machine Learning para principiantes" hace un recorrido por el actual auge de las máquinas inteligentes y su aplicación en diversos sectores de la economía.
El libro cubre el campo extensamente, ofreciendo recomendaciones sobre el camino adecuado a seguir para las organizaciones y el público en general. Describe un modelo diferente para las predicciones en una inclinación paso a paso del modelo, del proceso algorítmico, de la toma de decisiones y de la solución.
Dentro de este libro encontrarás:
- La importancia de la inteligencia artificial
- Tipos de ML
- Redes neuronales y bayesianas
- Modelos de Machine Learning
- Máquina de vectores de soporte
- Componentes de la computación blanda
- Clasificadores de árboles de decisión
- Conjuntos de datos de ML
- Aplicaciones de la minería de datos
...y muchos más temas sorprendentes e interesantes
En términos generales, esta guía es un artefacto para personas que buscan comprender los conceptos básicos de ML, no solo desde el punto de vista de los principiantes. Si aún no te has unido al mundo del Machine Learning, este es el mejor momento para hacerlo.
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Desplázate hasta la parte superior de la página y haz clic en el botón "comprar ahora"Autor: James Deep
Editorial: Independently Published
Publicado: 18/11/2019
Páginas: 134
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.42lbs
Tamaño: 9.00h x 6.00w x 0.29d
ISBN13: 9781706523109
ISBN10: 1706523106
Categorías BISAC:
- Informática | Inteligencia Artificial | General
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