Descripción
NEURAL NETWORKS AND LEARNING MACHINES 3ºED
Resumen del libro
Esta obra es un manual de referencia fundamental en el campo del aprendizaje automático y las redes neuronales. El lector encontrará una exposición rigurosa y detallada de los principios matemáticos, algoritmos y arquitecturas que constituyen la base de los sistemas inteligentes modernos. Desde los modelos más clásicos hasta las técnicas de aprendizaje profundo, el libro ofrece un tratamiento exhaustivo que combina teoría, demostraciones y aplicaciones prácticas, convirtiéndose en un recurso indispensable para estudiantes avanzados, investigadores y profesionales del sector.
¿De qué trata?
El libro desarrolla de manera sistemática los fundamentos de las redes neuronales artificiales y las máquinas de aprendizaje. Comienza con los conceptos básicos de los perceptrones y la regla de aprendizaje de Hebb, para avanzar hacia temas más complejos como las redes multicapa, los algoritmos de retropropagación, las máquinas de vectores de soporte y los procesos estocásticos. Se exploran en profundidad las arquitecturas recurrentes, las redes de base radial, los mapas autoorganizados y los modelos de aprendizaje por refuerzo. Cada capítulo incluye demostraciones matemáticas, ejemplos numéricos y figuras explicativas que facilitan la comprensión de los mecanismos subyacentes. La obra también aborda aspectos prácticos como la selección de modelos, la regularización y la evaluación del rendimiento, ofreciendo al lector las herramientas necesarias para aplicar estos conocimientos en problemas reales de reconocimiento de patrones, clasificación y predicción.
Temas principales
- Perceptrones y redes neuronales de una sola capa
- Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado
- Retropropagación del error y optimización de redes multicapa
- Máquinas de vectores de soporte y teoría del aprendizaje estadístico
- Redes neuronales recurrentes y dinámicas no lineales
- Procesos estocásticos y aprendizaje por refuerzo
- Arquitecturas de aprendizaje profundo y regularización de modelos
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a estudiantes de posgrado y últimos cursos de carreras técnicas en ingeniería informática, matemáticas aplicadas o física. También es una herramienta esencial para investigadores en inteligencia artificial y machine learning, así como para ingenieros y científicos de datos que buscan una comprensión profunda de los algoritmos que utilizan en su trabajo diario. Se requiere un sólido conocimiento de álgebra lineal, cálculo y probabilidad para aprovechar al máximo el contenido.
Qué aporta este libro
- Una base teórica sólida y completa sobre redes neuronales y aprendizaje automático, desde los fundamentos hasta los desarrollos más avanzados.
- Demostraciones matemáticas detalladas que permiten entender el funcionamiento interno de cada algoritmo.
- Numerosos ejemplos prácticos, tablas y figuras que ilustran la aplicación de los conceptos a problemas reales.
- Un enfoque riguroso y actualizado, ideal para quienes desean profundizar más allá de los tutoriales superficiales.
- Una referencia duradera y autorizada, utilizada en cursos universitarios de todo el mundo.
Ficha técnica
- Autor: AA.VV
- Editorial: PRENTICE HALL IBERIA
- Idioma: Inglés
- Tema: ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE DE LENGUAS (DISTINTAS DEL - ENSEÑANZA DE LA LENGUA INGLESA (ELT)(*) - ELT: MATERIAL PREPARATORIO Y DE CONSULTA - ELT: MATERIAL DE APRENDIZAJE Y TRABAJO DE CLASE - ELT: INGLES PARA FINES ESPECIFICOS
- Colección: INFORMATICA INGLES
- Peso: 750.0 gr
Valoración editorial
Se trata de una obra de referencia clásica y ampliamente reconocida en el ámbito del aprendizaje automático. Su enfoque matemáticamente riguroso y su cobertura exhaustiva de las arquitecturas de redes neuronales la convierten en un recurso valioso para quienes buscan una comprensión profunda y no meramente instrumental de la materia. Aunque su nivel de dificultad es alto, la claridad expositiva y la abundancia de material gráfico facilitan el estudio. Es una adquisición recomendada para cualquier biblioteca técnica especializada o para el profesional que desee consolidar sus fundamentos teóricos.