1Por Que Escribi Este Libro
18Tipos de Algoritmos Populares
2Este Libro No Es Sobre Algoritmos De Aprendizaje De Maquinas De Codificación
19Lo Que Se Necesita Para Escribir Un Algoritmo Novedoso
3Un Libro Para El Laico
20Capítulo 4. Entrenamiento y despliegue de un algoritmo
4Capítulo 1. Qué es el aprendizaje automático?
21Programación Involucrada
5Programación explícita vs. Entrenamiento de algoritmo
22Estático vs Dinámico
6Definiciones: inteligencia artificial vs. Aprendizaje automático vs redes neurales
23Ingeniera De Sintonización Y Funciones
7Conceptos Básicos
24Tirando Un Algoritmo
8Aprendizaje Supervisado Vs No Supervisado
25Capítulo 5. Aplicaciones del mundo real del aprendizaje automático
9¿Qué problemas puede resolver el aprendizaje automatico?
26Transportación
10La Caja Negra: Lo Que No Sabemos Sobre El Aprendizaje De Máquinas
27Recomendación de Productos
11Cada Vez Mas Profundo
28Financiamiento
12Capítulo 2. Limpieza, etiquetado y curado de bases de datos
29Asistentes De Voz, Viviendas Inteligentes Y Coches
13Limpiando El Conjunto De Data
30Conclusiones
14Se Necesita Grandes Conjuntos De Data Para ML
31Sobre El Autor
15Necesita Estar Bien Etiquetada
32Bitcoin Whales Bonus Book
16Capítulo 3. Elegir o escribir un algoritmo ml
33Otros libros por Alan T. Norman:
17Conceptos Básicos
34Una Última Cosa…
