Python machine learning : aprendizaje automático y aprendizaje profundo con python, scikit-learn y tensorflow

Capítulo 1. Dar a los ordenadores el poder de aprender de los datos.-- Capítulo 2. Entrenar algoritmos simples de aprendizaje.-- Capítulo 3. Un recorrido por los clasificadores.-- Capítulo 4. Generar buenos modelos de entrenamiento: preprocesamiento de datos.-- Capítulo 5. Comprimir datos mediante la reducción de dimensionalidad.-- Capítulo 6. Aprender las buenas prácticas para la evaluación de modelos y el ajuste de hiperparámetros.-- Capítulo 7. Combinar diferentes modelos para el aprendizaje conjunto aprender con conjuntos .-- Capítulo 8. Aplicar el aprendizaje automático para el análisis de sentimiento.-- Capítulo 9. Incrustar un modelo de aprendizaje automático en una aplicación web.-- Capítulo 10. Predicción de variables de destino continuas con análisis de regresión.-- Capítulo 11. Trabajar con datos sin etiquetar: análisis de grupos.-- Capítulo 12. Implementar una red neuronal artificial.-- Capítulo 13. Paralelización de entrenamiento de redes neuronales con TensorFlow.-- Capítulo 14. Ir más lejos: la mecánica de TensorFlow.-- Capítulo 15. Clasificar imágenes con redes neuronales.-- Capítulo 16. Modelado de datos secuenciales mediante redes neuronales recurrentes

Debido a su aparición en noticias y redes sociales, probablemente eres consciente de que el machine learning o aprendizaje automático se ha convertido en una de las tecnologías más apasionantes de nuestros tiempos. Grandes compañías, como Google, Facebook, Apple, Amazon e IBM, han invertido fuertemente en aplicaciones e investigación de aprendizaje automático por buenas razones. Si bien puede parecer que el aprendizaje automático se ha convertido en la palabra de moda de nuestros tiempos, la verdad es que no se trata de una moda pasajera. Este apasionante campo abre la puerta a nuevas posibilidades y se ha convertido en indispensable en nuestra vida diaria. Y esto se evidencia cuando hablamos con el asistente de voz en nuestros teléfonos inteligentes, recomendamos el producto adecuado a nuestros clientes, evitamos fraudes con las tarjetas de crédito, filtramos el correo no deseado para que no entre en nuestra bandeja de entrada o detectamos y diagnosticamos enfermedades. Y la lista no acaba aquí.

Si te quieres dedicar al aprendizaje automático, si quieres mejorar la resolución de problemas, o si quizás estás considerando hacer una carrera en investigación sobre aprendizaje automático, este libro es para ti. Sin embargo, para un principiante, los conceptos teóricos que se esconden detrás del aprendizaje automático pueden ser bastante abrumadores. En los últimos años, se han publicado muchos libros prácticos que pueden ayudarte a empezar con el aprendizaje automático mediante la implementación de potentes algoritmos de aprendizaje. Fuente: LIBRERÍA DE LA U. Disponible: https://www.libreriadelau.com/python-machine-learning-alfaomega-informatica/p