{"product_id":"9788419034076","title":"SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO MACHINE LEARNING","description":"\u003ch2\u003eSISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO MACHINE LEARNING\u003c\/h2\u003e\n\u003ch3\u003eResumen del libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEsta obra ofrece una guía completa y estructurada sobre los fundamentos y la aplicación práctica del aprendizaje automático. Dirigida tanto a estudiantes de cursos de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data como a profesionales del sector, el libro clasifica y explica de forma sistemática los sistemas, herramientas, técnicas y algoritmos esenciales. El lector encontrará una base sólida para comprender, implementar y evaluar modelos de Machine Learning, combinando rigor teórico con un enfoque orientado a la resolución de problemas reales.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003e¿De qué trata?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEl libro aborda el aprendizaje automático desde sus principios más básicos hasta las técnicas más avanzadas. Comienza estableciendo una clasificación clara de los diferentes tipos de sistemas de aprendizaje, incluyendo el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. A continuación, profundiza en las herramientas y entornos de desarrollo más relevantes, así como en las técnicas de preprocesamiento y preparación de datos. La obra dedica una parte fundamental a la descripción detallada de los algoritmos y modelos más utilizados, explicando su funcionamiento, ventajas y limitaciones. Finalmente, se abordan aspectos prácticos como la evaluación del rendimiento de los modelos, la selección de características y la puesta en producción de sistemas de Machine Learning.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eTemas principales\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eClasificación y tipos de sistemas de aprendizaje automático.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTécnicas de preprocesamiento, limpieza y transformación de datos.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAlgoritmos de aprendizaje supervisado: regresión lineal, árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAlgoritmos de aprendizaje no supervisado: clustering, reducción de dimensionalidad.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEvaluación y validación de modelos predictivos.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eSelección de características y optimización de hiperparámetros.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003e¿Para quién está recomendado?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEste libro está recomendado para estudiantes de cursos de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data que necesiten un manual completo y didáctico. También es una referencia útil para profesionales del sector, como analistas de datos, ingenieros de software o científicos de datos, que deseen consolidar sus conocimientos teóricos y prácticos sobre Machine Learning. Su enfoque estructurado lo hace accesible tanto para quienes se inician en la materia como para aquellos que buscan una visión integral y actualizada.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eQué aporta este libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eUna clasificación clara y ordenada de los diferentes tipos de sistemas y algoritmos de aprendizaje automático.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUna base teórica sólida que facilita la comprensión del funcionamiento interno de los modelos.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUn enfoque práctico orientado a la implementación y evaluación de soluciones reales.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eHerramientas y técnicas para el preprocesamiento y la preparación efectiva de datos.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eCriterios para seleccionar el algoritmo más adecuado según el problema a resolver.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eFicha técnica\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eAutor:\u003c\/strong\u003e PEREZ LOPEZ; CESAR\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eEditorial:\u003c\/strong\u003e Ibergarceta Publicaciones S.L.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eIdioma:\u003c\/strong\u003e Español\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eTema:\u003c\/strong\u003e PROBABILIDAD Y ESTADISTICA - INFORMATICA: CUESTIONES GENERALES - APRENDIZAJE AUTOMATICO\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eColección:\u003c\/strong\u003e INFORMATICA Y TELECOMUNICACIONES\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eEncuadernación:\u003c\/strong\u003e Otros\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eFecha de edición:\u003c\/strong\u003e 2022\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNúmero de páginas:\u003c\/strong\u003e 544\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eDimensiones:\u003c\/strong\u003e 17.0 cm x 24.0 cm\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003ePeso:\u003c\/strong\u003e 911.0 gr\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eValoración editorial\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eSe trata de un manual de referencia para quienes buscan una formación sólida y completa en Machine Learning. Su valor principal reside en la claridad con la que organiza y presenta conceptos complejos, facilitando el aprendizaje progresivo. La obra logra un equilibrio entre la teoría necesaria para entender los fundamentos y la aplicación práctica, lo que la convierte en una herramienta útil tanto para el aula como para el autoaprendizaje. Es especialmente recomendable para cursos de especialización en IA y Big Data, por su enfoque didáctico y su cobertura exhaustiva de los temas clave.\u003c\/p\u003e","brand":"IBERGARCETA PUBLICACIONES S.L.","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53550559494491,"sku":"9788419034076","price":40.0,"currency_code":"EUR","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1018\/0650\/6331\/files\/978841903407.jpg?v=1783595188","url":"https:\/\/kalamobooks.com\/products\/9788419034076","provider":"Kalamo Books","version":"1.0","type":"link"}