Machine Learning For Dummies /
Contiene: I. Introducción al machine learning (aprendizaje automático): 1) Conociendo la verdadera historia de la IA; 2) Aprendizaje en la era del big data; 3) Una mirada al futuro. II) Preparando sus herramientas de aprendizaje: 4) Instalando una distribución de Python; 5) Más allá de la codificaci...
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| Autor principal: | |
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| Altres autors: | |
| Format: | Llibre |
| Idioma: | anglès |
| Publicat: |
Hoboken, EUA :
Wiley,
2021, c2021
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| Edició: | 2a edición |
| Col·lecció: | (For Dummies Wiley)
(Learning Made Easy) |
| Matèries: | |
| Accés en línia: | Ver documento en línea |
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| Sumari: | Contiene: I. Introducción al machine learning (aprendizaje automático): 1) Conociendo la verdadera historia de la IA; 2) Aprendizaje en la era del big data; 3) Una mirada al futuro. II) Preparando sus herramientas de aprendizaje: 4) Instalando una distribución de Python; 5) Más allá de la codificación básica en Python; 6) Trabajando con Google Colab. III) Comenzando con los fundamentos matemáticos: 7) Desmitificando las matemáticas detrás del aprendizaje automático; 8) Descendiendo el gradiente; 9) Validando el aprendizaje automático; 10) Comenzando con aprendices simples. IV. Aprendiendo de datos inteligentes y grandes: 11) Preprocesamiento de datos; 12) Aprovechando la similitud; 13) Trabajando con modelos lineales de la manera fácil; 14) Abordando la complejidad con redes neuronales; 15) Dando un paso más allá del uso de máquinas de vectores de soporte; 16) Recurriendo a conjuntos de aprendices. V. Aplicando el aprendizaje a problemas reales: 17) Clasificando imágenes; 18) Puntuando opiniones y sentimientos; 19) Recomendando productos y películas. VI) Las partes de Tens: 20) Diez maneras de mejorar sus modelos de aprendizaje automático; 21) Diez pautas para el uso ético de datos; 22) Diez paquetes de aprendizaje automático para dominar. |
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| Descripció física: | 1 libro electrónico en línea (444 p.) 1 recurso en línea |
| Destinataris: | Wiley 2026 EEnlace Departamento de Electrónica, Sistemas e Informática |
| ISBN: | 9781119724063 |
| Accés: | Licencias ilimitadas |