Descripción
Desbloquee las técnicas modernas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo con Python utilizando las últimas bibliotecas de Python de código abierto de vanguardia.
Características clave
- Segunda edición del libro más vendido sobre aprendizaje automático
- Un enfoque práctico de los marcos clave en ciencia de datos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Utilice las bibliotecas de Python más potentes para implementar el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- Conozca las mejores prácticas para mejorar y optimizar sus sistemas y algoritmos de aprendizaje automático
Descripción del libro
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Nota del editor: Esta edición de 2017 está desactualizada y no es compatible con TensorFlow 2 ni con ninguna de las actualizaciones más recientes de las bibliotecas de Python. Se ha publicado una nueva tercera edición, actualizada para 2020 y con TensorFlow 2 y lo último en scikit-learn, aprendizaje por refuerzo y GAN.
El aprendizaje automático está devorando el mundo del software, y ahora el aprendizaje profundo está ampliando el aprendizaje automático. Comprenda y trabaje a la vanguardia del aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo con esta segunda edición del libro más vendido de Sebastian Raschka, Python Machine Learning. Utilizando las bibliotecas de código abierto de Python, este libro ofrece los conocimientos prácticos y las técnicas que necesita para crear y contribuir al aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el análisis de datos moderno.
Completamente extendida y modernizada, Python Machine Learning Second Edition ahora incluye la popular biblioteca de aprendizaje profundo TensorFlow 1.x. El código scikit-learn también se ha actualizado completamente a la v0.18.1 para incluir mejoras y adiciones a esta versátil biblioteca de aprendizaje automático.
La visión y experiencia únicas de Sebastian Raschka y Vahid Mirjalili le introducen en los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo desde cero, y le muestran cómo aplicarlos a desafíos industriales prácticos utilizando ejemplos realistas e interesantes. Al final del libro, estará listo para afrontar las nuevas oportunidades de análisis de datos.
Si ha leído la primera edición de este libro, le encantará encontrar un equilibrio entre ideas clásicas y conocimientos modernos sobre el aprendizaje automático. Cada capítulo ha sido actualizado críticamente y hay nuevos capítulos sobre tecnologías clave. Podrá aprender y trabajar con TensorFlow 1.x más profundamente que nunca, y obtener una cobertura esencial de la biblioteca de redes neuronales Keras, junto con las actualizaciones de scikit-learn 0.18.1.
Lo que aprenderá
- Comprender los marcos clave en ciencia de datos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Aprovechar el poder de las últimas bibliotecas de código abierto de Python en aprendizaje automático
- Explorar técnicas de aprendizaje automático utilizando datos desafiantes del mundo real
- Dominar la implementación de redes neuronales profundas utilizando la biblioteca TensorFlow 1.x
- Aprender la mecánica de los algoritmos de clasificación para implementar la mejor herramienta para el trabajo
- Predecir resultados de objetivos continuos utilizando análisis de regresión
- Descubrir patrones y estructuras ocultos en los datos con el agrupamiento
- Profundizar en los datos textuales y de redes sociales utilizando el análisis de sentimientos
A quién va dirigido este libro
Si conoce algo de Python y quiere usar el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, adquiera este libro. Tanto si quiere empezar desde cero como si quiere ampliar sus conocimientos de aprendizaje automático, este es un recurso esencial e imprescindible. Escrito para desarrolladores y científicos de datos que quieren crear código práctico de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, este libro es ideal para desarrolladores y científicos de datos que quieren enseñar a los ordenadores a aprender de los datos.
Autor: Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 15/09/2017
Páginas: 622
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 2.40lbs
Tamaño: 9.30h x 7.40w x 1.30d
ISBN13: 9781787125933
ISBN10: 1787125939
Categorías BISAC:
- Informática | Lenguajes | Python
- Informática | Software empresarial y de productividad | Inteligencia empresarial
- Informática | Ciencia de datos | General
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