Aprendizaje automático y profundo en python - Carlos Pineda Pertuz

Blick ins Buch

Aprendizaje automático y profundo en python (eBook)

Una mirada hacia la inteligencia artificial

Carlos Pineda Pertuz (Autor)

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2022
340 Seiten
Ediciones de la U (Verlag)
978-958-792-315-5 (ISBN)

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Es una herramienta de apoyo y de consulta para toda aquella persona interesada en dominar los fundamentos del aprendizaje automático y profundo, a tal punto que le permita aprender lo necesario para desarrollar sus propios modelos de aprendizaje aptos para realizar predicciones con base en los datos, para ello el autor hará uso en la mayoría de los casos de explicaciones teóricas y prácticas, que permitan al lector afianzar sus ideas y fortalecer su aprendizaje.
El libro se encuentra dividido en dos partes la primera enfocada en el machine learning y sus diferentes algoritmos de regresión y clasificación, clustering, entre otros. La segunda parte comprende varias técnicas de deep learning donde estudiaremos diferentes arquitecturas de redes neuronales como: redes densamente conectadas, redes convolucionales y redes recurrentes.

CARLOS M. PINEDA PERTUZ Ingeniero de sistemas, especialista en informática y telemática y magister en ingeniería de software y sistemas informáticos. Soy amante de la lectura, la investigación, las nuevas tecnologías y todo lo relacionado con la programación. Soy docente universitario y he participado en varios proyectos de desarrollo de sistemas informáticos en diversos lenguajes de programación.

Prólogo
Introducción

CAPÍTULO 1. Conceptos básicos de programación en Python

CAPÍTULO 2. Introducción al Aprendizaje Automático

CAPÍTULO 3. Herramientas para el aprendizaje automático

CAPÍTULO 4. Preprocesado de datos

CAPÍTULO 5. Modelos de regresión

CAPÍTULO 6. Regularización, métricas de evaluación y ajuste de
hiperparámetros

CAPÍTULO 7. Modelos de Clasificación I

CAPÍTULO 8. Modelos de Clasificación II

CAPÍTULO 9. Clustering

CAPÍTULO 10. Reducción de la dimensionalidad

CAPÍTULO 11. Introducción a las redes neuronales

CAPÍTULO 12. Redes neuronales convolucionales

CAPÍTULO 13. Aumento de datos y transferencia de aprendizaje

CAPÍTULO 14. Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL)

CAPÍTULO 15. Redes neuronales recurrentes (RNN)

Índice analítico

Referencias bibliográficas

Erscheint lt. Verlag	28.1.2022
Verlagsort	Bogotá
Sprache	spanisch
Themenwelt	Informatik ► Programmiersprachen / -werkzeuge ► Python
Schlagworte	Aprendizaje Automático • Clustering • estructuras de datos • inteligencia artificial • Modelos de Regresión • programación • Python
ISBN-10	958-792-315-4 / 9587923154
ISBN-13	978-958-792-315-5 / 9789587923155

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