Descripción
Conviértase en un profesional avanzado con este conjunto progresivo de clases magistrales sobre aprendizaje automático aplicado
Características principales
- Cobertura completa de temas clave en el aprendizaje automático, con énfasis en los aspectos teóricos y prácticos.
- Más de 15 herramientas Java de código abierto en una amplia gama de técnicas, con código y uso práctico.
- Más de 10 estudios de casos reales en aprendizaje automático que destacan técnicas que van desde la ingesta de datos hasta el análisis de los resultados de los experimentos, todo ello preparando al usuario para el uso práctico de herramientas y el análisis de datos en el mundo real.
Descripción del libro
Java es uno de los principales lenguajes utilizados por los científicos de datos; gran parte del ecosistema de Hadoop se basa en Java, y es, sin duda, el lenguaje en el que se escriben la mayoría de los sistemas de producción en Ciencia de Datos. Si conoce Java, Mastering Machine Learning with Java es su próximo paso en el camino para convertirse en un profesional avanzado en Ciencia de Datos.
Este libro tiene como objetivo presentarle una serie de técnicas avanzadas en aprendizaje automático, que incluyen clasificación, agrupamiento, detección de anomalías, aprendizaje en flujo, aprendizaje activo, aprendizaje semi-supervisado, modelado gráfico probabilístico, minería de texto, aprendizaje profundo y aprendizaje automático por lotes y en flujo de grandes datos. Cada capítulo va acompañado de ejemplos ilustrativos y estudios de casos del mundo real que muestran cómo aplicar las técnicas recién aprendidas utilizando metodologías sólidas y las mejores herramientas basadas en Java disponibles hoy en día.
Al finalizar este libro, comprenderá las herramientas y técnicas para construir potentes modelos de aprendizaje automático para resolver problemas de ciencia de datos en casi cualquier dominio.
Lo que aprenderá
- Dominar las principales bibliotecas de aprendizaje automático de Java y qué tipo de problema puede resolver cada una, con teoría y orientación práctica.
- Explorar técnicas potentes en cada categoría principal de aprendizaje automático, como clasificación, agrupamiento, detección de anomalías, modelado de gráficos y minería de texto.
- Aplicar el aprendizaje automático a datos del mundo real con metodologías, procesos, aplicaciones y análisis.
- Técnicas y experimentos desarrollados en torno a las últimas especializaciones en aprendizaje automático, como el aprendizaje profundo, la minería de datos en flujo y el aprendizaje activo y semi-supervisado.
- Construir modelos predictivos de alto rendimiento, en tiempo real y adaptativos para el aprendizaje de grandes datos por lotes y basados en flujo utilizando las últimas herramientas y metodologías.
- Obtener una comprensión más profunda de las tecnologías que conducen a una IA más potente aplicable en varios dominios como la seguridad, el crimen financiero, el Internet de las cosas, las redes sociales, etc.
A quién va dirigido este libro
Este libro atraerá a cualquier persona con un interés serio en temas de Ciencia de Datos o a aquellos que ya trabajan en áreas relacionadas: idealmente, analistas y científicos de datos de nivel intermedio con experiencia en Java. Preferiblemente, tendrá experiencia con los fundamentos del aprendizaje automático y ahora desea explorar más a fondo el área, está dispuesto a lidiar con las complejidades matemáticas de sus algoritmos y desea aprender los pormenores completos del aprendizaje automático práctico.
Author: Uday Kamath, Krishna Choppella
Publisher: Packt Publishing
Published: 06/30/2017
Pages: 556
Binding Type: Paperback
Weight: 2.08lbs
Size: 9.25h x 7.50w x 1.13d
ISBN13: 9781785880513
ISBN10: 1785880519
BISAC Categories:
- Computers | Languages | Java
- Computers | Data Science | General
- Computers | Artificial Intelligence | General
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