{"product_id":"mathematics-of-machine-learning-master-linear-algebra-calculus-and-probability-for-machine-learning-9781837027873","title":"Matemáticas del aprendizaje automático: Domina el álgebra lineal, el cálculo y la probabilidad para el aprendizaje automático","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eCree una base sólida en las matemáticas centrales detrás de los algoritmos de aprendizaje automático con esta guía completa de álgebra lineal, cálculo y probabilidad, explicada a través de ejemplos prácticos de Python\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eLa compra del libro impreso o Kindle incluye un libro electrónico en PDF gratuito\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eCaracterísticas clave:\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Domina el álgebra lineal, el cálculo y la teoría de la probabilidad para ML\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Cierre la brecha entre la teoría y las aplicaciones del mundo real\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Aprenda implementaciones de Python de conceptos matemáticos centrales\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eDescripción del libro:\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eMathematics of Machine Learning ofrece una introducción rigurosa pero accesible a los fundamentos matemáticos del aprendizaje automático, diseñada para ingenieros, desarrolladores y científicos de datos listos para elevar su experiencia técnica. Con este libro, explorará las disciplinas centrales de álgebra lineal, cálculo y teoría de la probabilidad, esenciales para dominar conceptos avanzados de aprendizaje automático.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eEl matemático con doctorado convertido en ingeniero de ML, Tivadar Danka, conocido por su estilo de enseñanza intuitivo que ha atraído a más de 100.000 seguidores, lo guía a través de conceptos complejos con claridad, brindándole la guía estructurada que necesita para profundizar su conocimiento teórico y mejorar su capacidad para resolver problemas complejos de aprendizaje automático. Equilibrando la teoría con la aplicación, este libro ofrece explicaciones claras de construcciones matemáticas y su relevancia directa para las tareas de aprendizaje automático. A través de ejemplos prácticos de Python, aprenderá a implementar y usar estas ideas en escenarios del mundo real, como entrenar modelos de aprendizaje automático con descenso de gradiente o trabajar con vectores, matrices y tensores.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eAl final de este libro, habrá ganado la confianza para abordar literatura avanzada sobre aprendizaje automático y adaptar algoritmos para cumplir con los requisitos específicos del proyecto.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eLo que aprenderá:\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Comprender los conceptos centrales del álgebra lineal, incluidas matrices, valores propios y descomposiciones\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Comprender los principios fundamentales del cálculo, incluida la diferenciación y la integración\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Explorar temas avanzados en cálculo multivariable para optimización en altas dimensiones\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Dominar conceptos esenciales de probabilidad como distribuciones, teorema de Bayes y entropía\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Dar vida a las ideas matemáticas a través de implementaciones basadas en Python\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePara quién es este libro:\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eEste libro es para aspirantes a ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos, desarrolladores de software e investigadores que desean obtener una comprensión más profunda de las matemáticas que impulsan el aprendizaje automático. Se recomienda una comprensión fundamental de álgebra y Python, y familiaridad básica con las herramientas de aprendizaje automático.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eTabla de contenido\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Vectores y espacios vectoriales\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- La estructura geométrica de los espacios vectoriales\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Álgebra lineal en espacios de práctica: medición de distancias\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Transformaciones lineales\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Matrices y ecuaciones\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Valores propios y vectores propios\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Factorizaciones de matrices\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Matrices y grafos\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Funciones\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Números, secuencias y series\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Topología, límites y continuidad\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Diferenciación\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Optimización\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Integración\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Funciones multivariables\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Derivadas y gradientes\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Optimización en múltiples variables\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- ¿Qué es la probabilidad?\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Variables aleatorias y distribuciones\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- El valor esperado\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- La estimación de máxima verosimilitud\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Es solo lógica\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- La estructura de las matemáticas\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Conceptos básicos de la teoría de conjuntos\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e- Números complejos\u003c\/p\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-17826553\"\u003eTivadar Danka\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e Packt Publishing\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 30\/05\/2025\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 730\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 2.72lbs\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 9.25h x 7.50w x 1.46d\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9781837027873\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 1837027870\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-MAT\"\u003eMatemáticas\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-MAT030000\"\u003eEstudio y Enseñanza\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-MAT\"\u003eMatemáticas\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-MAT034000\"\u003eAnálisis Matemático\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-MAT\"\u003eMatemáticas\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-MAT041000\"\u003eAnálisis Numérico\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003ci\u003eEste título no es retornable\u003c\/i\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e","brand":"Packt Publishing","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48458846437613,"sku":"9781837027873","price":79.98,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/files\/img_2bcdb22a-2e8f-4eae-be87-41035e8ef519.jpg?v=1753620536","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/mathematics-of-machine-learning-master-linear-algebra-calculus-and-probability-for-machine-learning-9781837027873","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}