Descripción
Los datos son el combustible indispensable que impulsa la toma de decisiones de todo, desde gobiernos hasta grandes corporaciones y equipos deportivos. Su valor es casi incalculable. Pero, ¿qué pasa si esos datos no están disponibles o son problemáticos de acceder? Ahí es donde entra en juego la generación de datos sintéticos. Este libro le mostrará cómo generar datos sintéticos y utilizarlos con el máximo efecto.
Datos Sintéticos para el Aprendizaje Profundo comienza rastreando la necesidad y el desarrollo de los datos sintéticos antes de profundizar en el papel que desempeñan en el aprendizaje automático y la visión por computadora. Obtendrá información sobre cómo se pueden usar los datos sintéticos para estudiar los beneficios de los sistemas de conducción autónoma y para hacer predicciones precisas sobre datos del mundo real. Trabajarán con ejemplos prácticos de generación de datos sintéticos usando Python y R, situando su propósito y métodos en un contexto del mundo real. Las Redes Generativas Antagónicas (GAN) también se cubren en detalle, explicando cómo funcionan y sus posibles aplicaciones.
Después de completar este libro, tendrá el conocimiento necesario para generar y usar datos sintéticos para mejorar la toma de decisiones corporativas, científicas o gubernamentales. Lo que aprenderá- Crear datos tabulares sintéticos con R y Python
- Comprender la importancia de los datos sintéticos para las redes neuronales artificiales
- Dominar los beneficios y desafíos de los datos sintéticos
- Comprender conceptos como la aleatorización de dominio y la adaptación de dominio relacionados con la generación de datos sintéticos
A quién va dirigido este libro
Aquellos que quieran aprender sobre datos sintéticos y sus aplicaciones, especialmente profesionales que trabajan en el campo del aprendizaje automático y la visión por computadora. Este libro también será útil para estudiantes de posgrado y doctorado interesados en este tema.
Autor: Necmi Gürsakal, Sadullah Çelik, Esma Birişçi
Editorial: Apress
Publicado: 01/02/2023
Páginas: 220
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.94 libras
Tamaño: 10.00 de alto x 7.00 de ancho x 0.51 de profundidad
ISBN13: 9781484285862
ISBN10: 1484285867
Categorías BISAC:
- Computadoras | Inteligencia Artificial | General
- Computadoras | Lenguajes | Python
Acerca del autor
Necmi Gürsakal es profesor de estadística en la Universidad de Mudanya, donde transfiere su experiencia y conocimientos a sus estudiantes. Antes de eso, trabajó como miembro de la facultad en el Departamento de Econometría de la Universidad de Bursa Uludag durante más de 40 años. Necmi tiene muchos libros publicados en turco y artículos en inglés y turco sobre ciencia de datos, aprendizaje automático, inteligencia artificial, análisis de redes sociales y big data. Además, ha servido como consultor para varias organizaciones comerciales.
Esma Birişçi es programadora, estadística e investigadora de operaciones con más de 15 años de experiencia en desarrollo de programas informáticos y cinco años en la enseñanza de estudiantes. Desarrolló su habilidad para programar mientras estudiaba su licenciatura y sus conocimientos de aprendizaje automático durante su programa de maestría. Completó su tesis sobre aumento de datos y aprendizaje supervisado. Esma se trasladó a Ingeniería Industrial y completó su programa de doctorado en programación no lineal dinámica y estocástica. Estudió optimización a gran escala y evaluación del ciclo de vida, y desarrolló una aplicación de sistema de cadena de suministro de alimentos a gran escala utilizando Python. Actualmente trabaja en la Universidad Bursa Uludag, Turquía, donde transfiere sus conocimientos a los estudiantes. En este libro, está orgullosa de poder explicar la potente estructura de Python.