Descripción
Aprendizaje Automático y Profundo en Python
Resumen del libro
Esta obra es una herramienta de apoyo y consulta para estudiantes y profesionales que deseen dominar los fundamentos del aprendizaje automático y profundo. El autor combina explicaciones teóricas con ejemplos prácticos para que el lector pueda desarrollar sus propios modelos predictivos basados en datos. El libro comienza con los fundamentos de Python y avanza hacia los algoritmos más destacados del machine learning y el deep learning, ofreciendo un recorrido completo desde la regresión y clasificación hasta las redes neuronales convolucionales y recurrentes.
¿De qué trata?
El libro está estructurado en dos partes claramente diferenciadas. La primera se centra en el machine learning, abordando algoritmos de regresión, clasificación y clustering. La segunda parte explora el deep learning, estudiando diferentes arquitecturas de redes neuronales, como las redes densamente conectadas, las redes convolucionales y las redes recurrentes. Además, el lector podrá descargar desde la web del libro los ejemplos y ejercicios desarrollados, lo que facilita la asimilación de los conceptos aprendidos y permite una práctica inmediata.
Temas principales
- Fundamentos del lenguaje Python aplicados al análisis de datos.
- Algoritmos de regresión y clasificación en machine learning.
- Técnicas de clustering y segmentación de datos.
- Arquitecturas de redes neuronales densamente conectadas.
- Redes neuronales convolucionales para procesamiento de imágenes.
- Redes neuronales recurrentes para datos secuenciales.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a estudiantes y profesionales del ámbito de la informática, la ciencia de datos y la inteligencia artificial que quieran adquirir una base sólida en aprendizaje automático y profundo. Es ideal para quienes buscan un enfoque práctico y estructurado, combinando teoría con ejercicios descargables, y que deseen desarrollar modelos predictivos desde cero utilizando Python.
Qué aporta este libro
- Proporciona una guía completa desde los fundamentos de Python hasta técnicas avanzadas de deep learning.
- Ofrece ejemplos prácticos descargables para aplicar los conocimientos de forma inmediata.
- Facilita la comprensión de algoritmos complejos mediante explicaciones claras y estructuradas.
- Permite desarrollar modelos predictivos propios basados en datos reales.
- Abarca tanto machine learning como deep learning en un solo volumen.
Ficha técnica
- Autor: PINEDA PERTU
- Editorial: RA-MA S.A. Editorial y Publicaciones
- Idioma: Español
- Tema: INFORMATICA: CUESTIONES GENERALES, INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Colección: INFORMATICA GENERAL
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: abril de 2022
- Número de páginas: 346
- Peso: 856 g
Valoración editorial
Este libro resulta especialmente útil para quienes buscan una introducción sólida y práctica al aprendizaje automático y profundo con Python. Su estructura en dos partes, que abarca desde los fundamentos del machine learning hasta las arquitecturas más avanzadas de deep learning, lo convierte en un recurso completo para el autoaprendizaje. La inclusión de ejemplos descargables refuerza su enfoque práctico, permitiendo al lector avanzar a su propio ritmo. Es una opción recomendable para estudiantes y profesionales que deseen consolidar sus conocimientos en inteligencia artificial aplicada.