Mohlo by se vám také líbit

Více informací o knize APRENDE MACHINE LEARNING CON SCIKIT LEARN KERAS Y TENSORFLO

• Parametry knihy
• Anotace
• Oblíbené z jiného soudku

Nákupem získáte 192 bodů

Anotace knihy

Gracias a varios logros innovadores, el deep learning ha dado un gran impulso a todo el campo del machine learning. Ahora, incluso programadores que no saben casi nada de esta tecnología pueden usar herramientas sencillas y eficaces para implementar programas capaces de aprender a partir de datos. Este best seller utiliza ejemplos concretos, una teoría mínima y frameworks de Python listos para la producción (Scikit Learn, Keras y TensorFlow) para ayudarte a obtener una comprensión intuitiva de los conceptos y herramientas para crear sistemas inteligentes.Con esta tercera edición actualizada, el autor Aurélien Géron explora una variedad de técnicas que van desde una regresión lineal simple a redes neuronales profundas. Hay ejemplos de código y ejercicios por todo el libro para ayudarte a aplicar lo que has aprendido, lo único que necesitas para empezar es experiencia en programación:* Utiliza Scikit-Learn para hacer un seguimiento de un proyecto de machine learning de ejemplo de principio a fin.* Explora varios modelos, incluyendo máquinas de vectores soporte, árboles de decisión, random forests y métodos de ensamblaje.* Aprovecha técnicas de aprendizaje no supervisado, como la reducción de dimensionalidad, el agrupamiento y la detección de anomalías.* Sumérgete en arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas antagónicas, autocodificadores, modelos de difusión y transformadores.* Utiliza TensorFlow y Keras para crear y entrenar redes neuronales para visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, modelos generativos y aprendizaje profundo por refuerzo.

Parametry knihy

• Plný název: APRENDE MACHINE LEARNING CON SCIKIT LEARN KERAS Y TENSORFLO
• Autor: GERON, AURELIEN
• Jazyk: Španělština
• Vazba: Brožovaná
• Počet stran: 832
• EAN: 9788441548046
• ID: 43643202
• Nakladatelství: ANAYA MULTIMEDIA
• Hmotnost: 1342 g
• Rozměry: 225 × 175 mm
• Datum vydání: 15. June 2023

Oblíbené z jiného soudku

---

---

---