La presente publicación trata de abordar de la manera más completa posible los detalles relativos a los conceptos del aprendizaje automático, explicando el funcionamiento de sus algoritmos, aspecto medular para el uso correcto del mismo. Se profundiza en este campo mediante ejemplos prácticos de código y aplicando ejemplos de aprendizaje automático, lo cual ayudará al lector a practicar de manera directa los conceptos estudiados.
En este libro también se muestran los conceptos matemáticos que subyacen en los algoritmos del aprendizaje automático; asimismo, se ofrece una experiencia práctica utilizando los lenguajes de programación de Python, así como las librerías de aprendizaje automático basadas en éste. Se utiliza este lenguaje de programación porque es muy accesible y a la vez muy potente; Python es muy popular entre la ciencia de datos debido a que deja de lado la parte tediosa de la programación y proporciona un entorno que permite anotar de manera rápida las ideas y accionar eficientemente los conceptos.
VENTAJAS
• Cuenta con instrucciones y consejos útiles para configurar el entorno de Python, así como de las librerías básicas.
• A lo largo del libro aparecen cuadros de notas importantes, así como de trucos y consejos.
• Cada uno de los capítulos finaliza con un resumen, útil en la retención de los conocimientos adquiridos.
• Se integra un índice analítico que facilita la búsqueda puntual de algún tema de interés.
• Cuenta con material web de apoyo, disponible en www.marcombo.info.
CONOZCA
• Las características de cada uno de los tipos de aprendizaje automático.
• El funcionamiento de los principales frameworks utilizados en el aprendizaje automático, aprendizaje profundo y ciencia de datos.
• Las características y el funcionamiento de TensorFlow.
• El procedimiento de aplicación del aprendizaje automático en un análisis de sentimiento.
APRENDA
• Cómo usar el lenguaje Python para el aprendizaje automático.
• A establecer redes neuronales profundas con la librería de TensorFlow.
• A integrar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones web accesibles.
• A aplicar las técnicas de aprendizaje profundo en un análisis de imágenes.
DESARROLLE SUS HABILIDADES PARA
• Trabajar con datos ausentes y datos categóricos.
• Manipular las últimas librerías de código abierto de Python para aprendizaje automático.
• Predecir resultados objetivos continuos mediante un análisis de regresión.
• Encontrar estructuras y patrones ocultos en datos con agrupamientos.
