Sistemas de Aprendizaje Automático
Sistemas de Aprendizaje Automático Emilio Soria Olivas
Editorial:
RA-MA
Ano de edição:
2023
ISBN:
978-84-19444-97-4
EAN
9788419444974
Páginas:
264
Obrigatório
ESPIRAL
Coleção:
Big data, Data Science e Inteligencia Artifial
Alto:
240 Alto
Largura:
170Largura
Idioma:
CASTELLANO

El presente libro tiene una clara vocación didáctica, se dirige a todas las personas que quieren adentrarse en el apasionante campo del aprendizaje automáticocombinando la teórica con la práctica paraque sea sencillo asimilar las explicaciones.En esta obra se revisan los algoritmos más comunes y su implementación en Python. Comienza con una  introducción a las claves que han impulsado nuestra sociedad hacia â"la era de los datosâ" y explora cómo, mediante técnicas de aprendizaje automático, obtener partido a la inmensa cantidad de datos  que hoy nos rodea. A continuación, se presenta el aprendizaje no supervisado con sus principales algoritmos y usos: agrupamiento, manifolds, reglas de asociación y algoritmos de detección de anomalías. Le sigue el aprendizaje supervisado, partiendo delmodelo más simple, modelo lineal multivariante, se llega a las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Finalmente, finaliza con el aprendizaje profundo (gran parte de lo que denominamos Inteligencia Artificial) donde se explican, de una manera sencilla e intuitiva, los perceptrones multicapa profundos, las redes convolucionales prof

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Sistemas de Aprendizaje Automático é do autor Emilio Soria Olivas e tentar

El presente libro tiene una clara vocación didáctica, se dirige a todas las personas que quieren adentrarse en el apasionante campo del aprendizaje automáticocombinando la teórica con la práctica paraque sea sencillo asimilar las explicaciones.En esta obra se revisan los algoritmos más comunes y su implementación en Python. Comienza con una  introducción a las claves que han impulsado nuestra sociedad hacia â"la era de los datosâ" y explora cómo, mediante técnicas de aprendizaje automático, obtener partido a la inmensa cantidad de datos  que hoy nos rodea. A continuación, se presenta el aprendizaje no supervisado con sus principales algoritmos y usos: agrupamiento, manifolds, reglas de asociación y algoritmos de detección de anomalías. Le sigue el aprendizaje supervisado, partiendo delmodelo más simple, modelo lineal multivariante, se llega a las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Finalmente, finaliza con el aprendizaje profundo (gran parte de lo que denominamos Inteligencia Artificial) donde se explican, de una manera sencilla e intuitiva, los perceptrones multicapa profundos, las redes convolucionales prof

Sistemas de Aprendizaje Automático do autor Emilio Soria Olivas editado por RA-MA no ano 2023.

Sistemas de Aprendizaje Automático tem um código ISBN 978-84-19444-97-4 e consiste em 264 Páginas. Neste caso, é o formato papel, mas não temos Sistemas de Aprendizaje Automático em formato ebook.

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