Descripción
Aprendizaje automático aplicado con una base sólida en la teoría. Revisado y ampliado para TensorFlow 2, GANs y aprendizaje por refuerzo.
Características clave
- Tercera edición del libro de aprendizaje automático de Python más vendido y aclamado
- Explicaciones claras e intuitivas que te adentrarán en la teoría y práctica del aprendizaje automático de Python
- Totalmente actualizado y ampliado para cubrir TensorFlow 2, modelos de redes generativas antagónicas, aprendizaje por refuerzo y mejores prácticas
Descripción del libro
Python Machine Learning, tercera edición, es una guía completa sobre aprendizaje automático y aprendizaje profundo con Python. Actúa tanto como un tutorial paso a paso como una referencia a la que volverás una y otra vez a medida que construyas tus sistemas de aprendizaje automático.
Repleto de explicaciones claras, visualizaciones y ejemplos prácticos, el libro cubre en profundidad todas las técnicas esenciales de aprendizaje automático. Mientras que algunos libros solo te enseñan a seguir instrucciones, con este libro de aprendizaje automático, Raschka y Mirjalili te enseñan los principios detrás del aprendizaje automático, lo que te permite construir modelos y aplicaciones por ti mismo.
Actualizada para TensorFlow 2.0, esta nueva tercera edición introduce a los lectores sus nuevas características de la API de Keras, así como las últimas incorporaciones a scikit-learn. También se ha ampliado para cubrir técnicas de aprendizaje por refuerzo de vanguardia basadas en el aprendizaje profundo, así como una introducción a las GANs. Finalmente, este libro también explora un subcampo del procesamiento del lenguaje natural (PLN) llamado análisis de sentimientos, ayudándote a aprender cómo usar algoritmos de aprendizaje automático para clasificar documentos.
Este libro es tu compañero para el aprendizaje automático con Python, ya seas un desarrollador de Python nuevo en el aprendizaje automático o quieras profundizar tus conocimientos sobre los últimos desarrollos.
Lo que aprenderás
- Dominar los marcos, modelos y técnicas que permiten a las máquinas 'aprender' de los datos
- Usar scikit-learn para el aprendizaje automático y TensorFlow para el aprendizaje profundo
- Aplicar el aprendizaje automático a la clasificación de imágenes, el análisis de sentimientos, las aplicaciones web inteligentes y más
- Construir y entrenar redes neuronales, GANs y otros modelos
- Descubrir las mejores prácticas para evaluar y ajustar modelos
- Predecir resultados de objetivos continuos usando análisis de regresión
- Profundizar en los datos textuales y de redes sociales usando análisis de sentimientos
Para quién es este libro
Si conoces algo de Python y quieres usar el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, hazte con este libro. Ya sea que quieras empezar desde cero o ampliar tus conocimientos de aprendizaje automático, este es un recurso esencial. Escrito para desarrolladores y científicos de datos que desean crear código práctico de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, este libro es ideal para cualquiera que quiera enseñar a las computadoras a aprender de los datos.
Author: Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
Publisher: Packt Publishing
Published: 12/09/2019
Pages: 772
Binding Type: Paperback
Weight: 2.87lbs
Size: 9.25h x 7.50w x 1.54d
ISBN13: 9781789955750
ISBN10: 1789955750
BISAC Categories:
- Computers | Languages | Python
- Computers | Data Science | Neural Networks
- Computers | Artificial Intelligence | Natural Language Processing
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