Descripción
Este libro de la exitosa y aclamada serie Python Machine Learning es una guía completa para el aprendizaje automático y profundo utilizando el framework de código simple de PyTorch
Características principales:
- Aprenda el aprendizaje automático aplicado con una base sólida en teoría.
- Explicaciones claras e intuitivas le llevarán a las profundidades de la teoría y la práctica del aprendizaje automático con Python.
- Totalmente actualizado y ampliado para cubrir PyTorch, transformadores, XGBoost, redes neuronales de grafos y las mejores prácticas.
Descripción del libro:
Machine Learning con PyTorch y Scikit-Learn es una guía completa para el aprendizaje automático y profundo con PyTorch. Actúa tanto como un tutorial paso a paso como una referencia a la que recurrirá una y otra vez a medida que construya sus sistemas de aprendizaje automático.
Repleto de explicaciones claras, visualizaciones y ejemplos, el libro cubre en profundidad todas las técnicas esenciales de aprendizaje automático. Mientras que algunos libros solo le enseñan a seguir instrucciones, con este libro de aprendizaje automático, le enseñamos los principios que le permiten construir modelos y aplicaciones por sí mismo.
¿Por qué PyTorch?
PyTorch es la forma "pythonesca" de aprender aprendizaje automático, lo que facilita el aprendizaje y simplifica la codificación. Este libro explica las partes esenciales de PyTorch y cómo crear modelos utilizando bibliotecas populares, como PyTorch Lightning y PyTorch Geometric.
También aprenderá sobre las redes generativas antagónicas (GAN) para generar nuevos datos y entrenar agentes inteligentes con el aprendizaje por refuerzo. Finalmente, esta nueva edición se amplía para cubrir las últimas tendencias en aprendizaje profundo, incluidas las redes neuronales de grafos y los transformadores a gran escala utilizados para el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Este libro de PyTorch es su compañero para el aprendizaje automático con Python, tanto si es un desarrollador de Python nuevo en el aprendizaje automático como si desea profundizar sus conocimientos sobre los últimos desarrollos.
Lo que aprenderá:
- Explore frameworks, modelos y técnicas para que las máquinas "aprendan" de los datos.
- Use scikit-learn para el aprendizaje automático y PyTorch para el aprendizaje profundo.
- Entrene clasificadores de aprendizaje automático en imágenes, texto y más.
- Construya y entrene redes neuronales, transformadores y algoritmos de boosting.
- Descubra las mejores prácticas para evaluar y ajustar modelos.
- Prediga resultados de destino continuos utilizando el análisis de regresión.
- Profundice en los datos textuales y de redes sociales utilizando el análisis de sentimientos.
A quién va dirigido este libro:
Este libro está dirigido a respondedores a incidentes, especialistas forenses digitales, analistas de ciberseguridad, administradores de sistemas, analistas de malware, estudiantes y profesionales de la seguridad curiosos. Si conoce algo de Python y quiere usar el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, este es su libro. Tanto si desea empezar desde cero como si desea ampliar sus conocimientos de aprendizaje automático, este es un recurso esencial.
Escrito para desarrolladores y científicos de datos que desean crear aprendizaje automático práctico con Python y código de aprendizaje profundo con PyTorch. Este libro de Python es ideal para cualquiera que quiera enseñar a las computadoras a aprender de los datos.
Se requiere un conocimiento práctico del lenguaje de programación Python, junto con una buena comprensión del cálculo y el álgebra lineal.
Autor: Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 25/02/2022
Páginas: 774
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 2.88lbs
Tamaño: 9.25h x 7.50w x 1.54d
ISBN13: 9781801819312
ISBN10: 1801819319
Categorías BISAC:
- Matemáticas | General
- Informática | Ciencia de Datos | Redes Neuronales
- Informática | Inteligencia Artificial | Procesamiento del Lenguaje Natural
Este título no es retornable