Aprendizaje profundo práctico: una introducción basada en Python

Practical Deep Learning enseña a los principiantes cómo construir los conjuntos de datos y los modelos necesarios para entrenar redes neuronales para sus propios proyectos de DL.

Si tienes curiosidad sobre el aprendizaje automático, pero no sabías por dónde empezar, este es el libro que estabas esperando. Centrándose en el subcampo del aprendizaje automático conocido como aprendizaje profundo, explica los conceptos centrales y te brinda la base que necesitas para comenzar a construir tus propios modelos. En lugar de simplemente delinear recetas para usar los kits de herramientas existentes, Practical Deep Learning te enseña el porqué del aprendizaje profundo y te inspirará a explorar más a fondo.

Todo lo que necesitas es familiaridad básica con la programación de computadoras y las matemáticas de la escuela secundaria; el libro cubrirá el resto. Después de una introducción a Python, te moverás a través de temas clave como cómo construir un buen conjunto de datos de entrenamiento, trabajar con las bibliotecas scikit-learn y Keras, y evaluar el rendimiento de tus modelos.

También aprenderás:

- Cómo usar modelos clásicos de aprendizaje automático como k-Nearest Neighbors, Random Forests y Support Vector Machines
- Cómo funcionan las redes neuronales y cómo se entrenan
- Cómo usar redes neuronales convolucionales
- Cómo desarrollar un modelo exitoso de aprendizaje profundo desde cero
Realizarás experimentos a lo largo del camino, construyendo un estudio de caso final que incorpore todo lo que has aprendido.

La introducción perfecta a este campo dinámico y en constante expansión, Practical Deep Learning te brindará las habilidades y la confianza para sumergirte en tus propios proyectos de aprendizaje automático.

Autor: Ron Kneusel
Editorial: No Starch Press
Publicado: 23/02/2021
Páginas: 464
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.94 libras
Tamaño: 9.20 alto x 7.00 ancho x 1.30 profundidad
ISBN13: 9781718500747
ISBN10: 1718500742
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de Datos | Redes Neuronales
- Informática | Lenguajes | Python
- Informática | Ciencia de Datos | Aprendizaje Automático

Acerca del autor
Ron Kneusel ha trabajado en la industria del aprendizaje automático desde 2003 y ha programado en Python desde 2004. Obtuvo un doctorado en Ciencias de la Computación de la UC Boulder en 2016 y es autor de dos libros anteriores: Numbers and Computers y Random Numbers and Computers.