Descripción
Desmitifique la complejidad de las técnicas de aprendizaje automático y cree soluciones ingeniosas y evolutivas para resolver sus problemas.
Características clave:
- Domine los algoritmos de ML supervisados, no supervisados y semi-supervisados y su implementación.
- Construya modelos de aprendizaje profundo para detección de objetos, clasificación de imágenes, aprendizaje de similitud y más.
- Construya, implemente y escale modelos de redes neuronales profundas de extremo a extremo en un entorno de producción.
Descripción del libro:
Esta ruta de aprendizaje es su guía completa para familiarizarse rápidamente con los algoritmos populares de aprendizaje automático. Se le presentarán los algoritmos más utilizados en el aprendizaje automático supervisado, no supervisado y semi-supervisado, y aprenderá cómo utilizarlos de la mejor manera posible. Desde modelos bayesianos hasta el algoritmo MCMC y los modelos ocultos de Markov, esta ruta de aprendizaje le enseñará cómo extraer características de su conjunto de datos y realizar la reducción de dimensionalidad utilizando bibliotecas basadas en Python.
Hará uso de TensorFlow y Keras para construir modelos de aprendizaje profundo, utilizando conceptos como el aprendizaje por transferencia, las redes generativas antagónicas y el aprendizaje por refuerzo profundo. A continuación, aprenderá las características avanzadas de TensorFlow 1.x, como TensorFlow distribuido con clústeres de TF, implementará modelos de producción con TensorFlow Serving. Implementará diferentes técnicas relacionadas con la clasificación de objetos, la detección de objetos, la segmentación de imágenes y más.
Al final de esta ruta de aprendizaje, habrá obtenido un conocimiento profundo de TensorFlow, lo que lo convertirá en la persona a la que acudir para resolver problemas de inteligencia artificial.
Esta ruta de aprendizaje incluye contenido de los siguientes productos de Packt:
- Dominando los algoritmos de aprendizaje automático de Giuseppe Bonaccorso
- Dominando TensorFlow 1.x de Armando Fandango
- Aprendizaje profundo para visión por computadora de Rajalingappaa Shanmugamani
Lo que aprenderá:
- Explore cómo se puede entrenar, optimizar y evaluar un modelo de ML
- Trabaje con Autoencoders y Redes Generativas Adversariales
- Explore las técnicas más importantes de Aprendizaje por Refuerzo
- Construya modelos de aprendizaje profundo de extremo a extremo (CNN, RNN y Autoencoders)
Para quién es este libro:
Esta Ruta de Aprendizaje es para científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, ingenieros de inteligencia artificial que desean profundizar en algoritmos complejos de aprendizaje automático, calibrar modelos y mejorar las predicciones del modelo entrenado.
Encontrará las complejidades avanzadas y los casos de uso complejos del aprendizaje profundo y la IA. Se requieren conocimientos básicos de programación en Python y cierta comprensión de los conceptos de aprendizaje automático para aprovechar al máximo esta Ruta de Aprendizaje.
Autor: Giuseppe Bonaccorso, Armando Fandango, Rajalingappaa Shanmugamani
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 12/12/2018
Páginas: 764
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 2.84 libras
Tamaño: 9.25h x 7.50w x 1.52d
ISBN13: 9781789957211
ISBN10: 1789957214
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de Datos | Redes Neuronales
- Informática | Procesamiento de Imágenes
- Informática | Inteligencia Artificial | General
Este título no es retornable