Python Machine Learning para principiantes: Aprendiendo desde cero NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikitlearn y TensorFlow para Machine Learning y

Python Machine Learning para Principiantes
El Aprendizaje Automático (ML) y la Inteligencia Artificial (IA) han llegado para quedarse. Sí, así es. Basado en una cantidad significativa de datos y evidencia, es obvio que el ML y la IA han llegado para quedarse.Considere cualquier industria hoy en día. Las aplicaciones prácticas del ML están impulsando realmente los resultados empresariales. Ya sea en el sector de la salud, el comercio electrónico, el gobierno, el transporte, los sitios de redes sociales, los servicios financieros, la fabricación, el petróleo y el gas, el marketing y las ventasLo que sea. La lista continúa. No hay duda de que el ML jugará un papel decisivo en todos los ámbitos en el futuro.Pero, ¿qué hace un profesional del Aprendizaje Automático?Un especialista en Aprendizaje Automático desarrolla algoritmos inteligentes que aprenden de los datos y también se adaptan a ellos rápidamente. Luego, estos algoritmos de alta gama hacen predicciones precisas.

Python Machine Learning para Principiantes le presenta un enfoque práctico para aprender ML rápidamente.

¿En qué se diferencia este libro?
AI Publishing cree firmemente en la metodología de aprender haciendo. Con esto en mente, hemos elaborado este libro con esmero. Encontrará que el énfasis en los aspectos teóricos del aprendizaje automático es igual al énfasis en los aspectos prácticos de la materia.Aprenderá sobre el análisis y la visualización de datos en gran detalle en la primera mitad del libro. Luego, en la segunda mitad, aprenderá sobre el aprendizaje automático y los modelos estadísticos para la ciencia de datos.Cada capítulo le presenta el marco teórico detrás de las diferentes técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático, y ejemplos prácticos ilustran el funcionamiento de estas técnicas.Cuando compra este libro, su viaje de aprendizaje se vuelve mucho más fácil. La razón es que obtiene acceso instantáneo a todo el material de aprendizaje relacionado presentado con este libro —referencias, PDF, códigos Python y ejercicios— en el sitio web del editor. Todo este material está disponible para usted sin costo adicional. Puede descargar los conjuntos de datos de ML utilizados en este libro en tiempo de ejecución, o puede acceder a ellos a través de la carpeta Recursos/Conjuntos de datos.También encontrará que el curso corto sobre programación Python en el segundo capítulo es inmensamente útil, especialmente si es nuevo en Python. Dado que este libro le da acceso a todos los códigos y conjuntos de datos de Python, solo necesita acceso a una computadora con internet para comenzar.
Los temas cubiertos incluyen:

• Introducción y Configuración del Entorno
• Curso Intensivo de Python
• Biblioteca Python NumPy para Análisis de Datos
• Introducción a la Biblioteca Pandas para Análisis de Datos
• Visualización de Datos a través de las Bibliotecas Matplotlib, Seaborn y Pandas
• Resolución de Problemas de Regresión en ML Usando la Biblioteca Sklearn
• Resolución de Problemas de Clasificación en ML Usando la Biblioteca Sklearn
• Agrupación de Datos con ML Usando la Biblioteca Sklearn
• Deep Learning con Python TensorFlow 2.0
• Reducción de Dimensionalidad con PCA y LDA Usando Sklearn

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Autor: Ai Publishing
Editorial: AI Publishing LLC
Publicado: 23/10/2020
Páginas: 306
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.91 libras
Tamaño: 9.00 alto x 6.00 ancho x 0.64 profundo
ISBN13: 9781734790153
ISBN10: 1734790156
Categorías BISAC:
- Computadoras | Ciencia de Datos | Modelado y Diseño de Datos

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