Length9h 4m
About this audiobook
El presente libro tiene una clara vocación didáctica, se dirige a todas las personas que quieren adentrarse en el apasionante campo del aprendizaje automático combinando la teórica con la práctica para que 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 "la era de los datos" 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 del modelo más simple, modelo lineal multivariante, se llega a las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Finalmente, analiza 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 profundas (CNN) y los modelos recurrentes. Esta obra contiene numerosas aplicaciones prácticas con su código Python que podrá descargar desde la web del libro.
Audiobook details
GenreTechnology
Length9 hrs 4 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateJul 27, 2023
LanguageSpanish
Table of contents
1Sistemas de Aprendizaje
2Soria Olivas, Emilio, et. al.
3Bogotá, Colombia
4AUTORES
5INTRODUCCIÓN AL LIBRO
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614 SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
7INTRODUCCIÓN
816 SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
91.1.1 Ciencia de datos
101.1.2 Inteligencia artificial
1118 SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
121.1.3 Big data
13Capítulo 1. INTRODUCCIÓN 19
1420 SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
151.1.6 Parámetros e hiperparámetros
1622 SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
171.1.7 Aprendizaje máquina o automático
181.1.8 Aprendizaje profundo
1924 SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
2026 SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
211.2 ANÁLISIS DE DATOS. ETAPAS
221.2.1 Datos
2328 SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
2430 SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
251.2.4 Modelado
2632 SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
2734 SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
281.2.5 Análisis de los errores
2936 SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
301.2.7 Metodología CRISP-DM
311.3.1 Aprendizaje supervisado
3238 SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
331.3.2 Aprendizaje no supervisado
341.3.3 Aprendizaje autosupervisado
351.3.4 Aprendizaje reforzado
361.3.5 Aprendizaje semisupervisado
3740 SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
38hombre llevará un teléfono en su propio bolsillo.
39Capítulo 1. INTRODUCCIÓN 41
4042 SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
41donde habla del correo basura que recibe.
42Capítulo 1. INTRODUCCIÓN 43
43APRENDIZAJE NO SUPERVISADO
442.1 INTRODUCCIÓN
4546 SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
462.2 CLUSTERING
4748 SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
4850 SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
492.2.1 Algoritmos basados en prototipos
5052 SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
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