Machine Learning con PyTorch y Scikit-Learn : desarrollo de modelos Machine Learning y Deep Learning con Python - Raschka, Sebastian (Marcombo)
Contiene: 1) Dotar a los ordenadores de la capacidad de aprender de los datos; 2) Entrenamiento de algoritmos sencillos de aprendizaje automático para tareas de clasificación; 3) Un recorrido por los clasificadores de aprendizaje automático con Scikit-learn; 4) Elaboración de conjuntos de datos de entrenamiento adecuados: preprocesamiento; 5) Compresión de datos mediante la reducción de la dimensioalidad; 6) Aprendizaje de las mejores prácticas para la evaluación de modelos y el ajuste de hiperparámetros; 7) Combinación de diferentes modelos para el aprendizaje de conjunto; 8) Aplicación del aprendizaje automático al análisis de opiniones; 9) Pronóstico de variables objetivo continuas con análisis de regresión; 10) El trabajo con datos no etiquetados: análisis de clustering; 11) Implementación de una red neuronal artificial multicapa desde cero; 12) PAralelización de redes neuronales con PyTorch; 13) Profundización: la mecánica de PyTorch; 14) Clasificación de imágenes con redes neuronales convolucionales profundas; 15) Modelo de datos secuenciales mediante redes neuronales recurrentes; 16) Transformadores: mejora del procesamiento del lenguaje natural con mecanismos de atención; 17) Redes generativas antagónicas con las que sintetizar nuevos datos; 18) Redes neuronales de grafos para captar las dependencias en datos estructurados en grafos; 19) Aprendizaje reforzado para la toma de decisiones en entornos complejos.