Descripción
Herramientas de Deep Learning
Resumen del libro
Esta obra ofrece una guía práctica y aplicada para dominar el Deep Learning utilizando MATLAB. El lector aprenderá a implementar redes neuronales profundas, desde los fundamentos teóricos hasta la aplicación de herramientas como la Neural Network Toolbox. El libro se centra en proporcionar las habilidades necesarias para crear, entrenar y simular modelos de aprendizaje profundo, abordando tareas como clasificación, regresión y pronóstico de series temporales. Es un recurso esencial para quienes buscan aplicar el aprendizaje automático de forma efectiva en proyectos reales.
¿De qué trata?
El libro explora el Deep Learning como una rama avanzada del aprendizaje automático basada en redes neuronales artificiales de múltiples capas. Explica cómo estas estructuras, con entradas, salidas y capas ocultas, permiten a las máquinas aprender procesando datos de forma autónoma. La obra se enfoca en la aplicación práctica con MATLAB, detallando el uso de la herramienta Neural Network Toolbox (también conocida como Deep Learning Toolbox). A través de sus páginas, se cubren algoritmos y funciones para crear, entrenar, visualizar y simular redes neuronales, incluyendo redes convolucionales y codificadores automáticos para tareas como clasificación de imágenes y aprendizaje de características.
Temas principales
- Fundamentos del Deep Learning y redes neuronales artificiales.
- Implementación práctica con la Neural Network Toolbox de MATLAB.
- Creación, entrenamiento y simulación de modelos de redes neuronales.
- Aplicaciones en clasificación, regresión, agrupamiento y pronóstico de series de tiempo.
- Redes neuronales convolucionales y codificadores automáticos para procesamiento de imágenes.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a estudiantes, ingenieros, científicos de datos y profesionales del ámbito tecnológico que deseen adquirir o profundizar sus conocimientos en Deep Learning con un enfoque práctico. Es especialmente útil para aquellos que trabajan con MATLAB y buscan implementar modelos de aprendizaje automático en proyectos de análisis de datos, visión por computadora o modelado de sistemas dinámicos.
Qué aporta este libro
- Una comprensión sólida de los principios del Deep Learning y su aplicación práctica.
- Habilidades para utilizar MATLAB en la creación y optimización de redes neuronales profundas.
- Capacidad para abordar problemas reales de clasificación, regresión y predicción con herramientas especializadas.
- Conocimiento para implementar redes convolucionales en tareas de clasificación de imágenes.
Ficha técnica
- Autor: Cesar Perez Lopez
- Editorial: Ibergarceta Publicaciones S.L.
- Idioma: Español
- Tema: Aprendizaje Automatico
- Colección: Garceta
- Encuadernación: Otros
- Fecha de edición: mayo de 2025
- Número de páginas: 216
- Peso: 400 g
Valoración editorial
Se trata de un manual técnico y práctico que conecta la teoría del Deep Learning con la implementación directa en MATLAB. Su enfoque en una herramienta ampliamente utilizada en entornos de ingeniería y ciencia lo convierte en un recurso valioso para profesionales que buscan resultados aplicables. La claridad en la exposición de conceptos y el énfasis en el uso de la Neural Network Toolbox facilitan el aprendizaje, haciendo de este libro una opción recomendada para quienes desean integrar el aprendizaje profundo en su flujo de trabajo sin rodeos teóricos excesivos.