Descripción
HANDS-ON MACHINE LEARNING WITH SCIKIT-LEARN, KERAS, AND TENS
Resumen del libro
Esta obra es una guía práctica y completa para dominar el aprendizaje automático y el deep learning utilizando las bibliotecas más populares de Python. El lector encontrará un enfoque directo que combina teoría fundamental con ejercicios aplicados, permitiendo construir sistemas inteligentes desde cero. El valor principal reside en su equilibrio entre conceptos matemáticos esenciales y código funcional, facilitando la transición de principiante a profesional en el campo de la inteligencia artificial.
¿De qué trata?
El libro cubre el proceso completo de creación de modelos de machine learning, desde la preparación de datos hasta el despliegue en producción. Comienza con los fundamentos de Scikit-Learn para tareas clásicas como clasificación, regresión y clustering, para luego adentrarse en el deep learning con Keras y TensorFlow. Se exploran arquitecturas avanzadas como redes neuronales convolucionales (CNN) para visión artificial, redes recurrentes (RNN) para secuencias temporales y transformers para procesamiento del lenguaje natural. Cada capítulo incluye ejemplos prácticos con datasets reales, explicaciones detalladas de los algoritmos y técnicas para optimizar el rendimiento de los modelos.
Temas principales
- Fundamentos de machine learning con Scikit-Learn: regresión lineal, árboles de decisión, SVM y ensembles
- Deep learning con Keras y TensorFlow: construcción y entrenamiento de redes neuronales
- Redes convolucionales y recurrentes para visión artificial y datos secuenciales
- Procesamiento del lenguaje natural con transformers y embeddings
- Optimización de hiperparámetros, regularización y despliegue de modelos
¿Para quién está recomendado?
Está dirigido a programadores y científicos de datos con conocimientos básicos de Python que deseen adentrarse en el machine learning y el deep learning de manera práctica. También resulta útil para profesionales que ya trabajan con datos y quieren actualizarse con las técnicas y herramientas más recientes del ecosistema TensorFlow y Keras.
Qué aporta este libro
- Proporciona un flujo de trabajo completo, desde la exploración de datos hasta la implementación de modelos en producción
- Ofrece ejemplos de código reutilizables y listos para adaptar a proyectos reales
- Explica conceptos complejos de forma clara, sin sacrificar profundidad técnica
- Incluye ejercicios y proyectos prácticos que refuerzan el aprendizaje
- Cubre las últimas versiones de Scikit-Learn, Keras y TensorFlow, con técnicas actualizadas
Ficha técnica
- Autor: Aurélien Géron
- Editorial: O'reilly Media
- Idioma: Inglés
- Tema: Informática - Comunicaciones - Sistemas de información
- Colección: GARDNER
- Encuadernación: Tapa blanda
- Fecha de edición: 2022
- Número de páginas: 850
- Dimensiones: 17.6 cm x 23.3 cm
- Peso: 1480.0 gr
Valoración editorial
Esta obra se ha consolidado como una referencia indispensable para quienes buscan aprender machine learning con un enfoque práctico. La claridad expositiva de Aurélien Géron, combinada con la actualización constante de los contenidos, la convierte en una herramienta útil tanto para autodidactas como para cursos estructurados. Su extensión y profundidad la hacen adecuada para un público que busca un recurso completo y duradero en el tiempo.