Descripción
Python Machine Learning
Resumen del libro
Esta segunda edición del bestseller internacional te sumerge en el corazón del aprendizaje automático, las redes neuronales y el deep learning. Escrito por Sebastian Raschka y Vahid Mirjalili, el libro ofrece un enfoque práctico y completo para dominar las técnicas más avanzadas de machine learning con Python. A través de ejemplos reales y código funcional, aprenderás a construir modelos predictivos, implementar redes neuronales y aplicar algoritmos de aprendizaje profundo, convirtiéndote en un profesional preparado para los desafíos actuales del software inteligente.
¿De qué trata?
Python Machine Learning te guía desde los fundamentos del aprendizaje automático hasta las técnicas más innovadoras. Comienza con los conceptos básicos de clasificación y regresión, para avanzar hacia métodos más complejos como máquinas de vectores de soporte, árboles de decisión y ensamblajes. La obra profundiza en el uso de scikit-learn y TensorFlow, explicando cómo implementar redes neuronales convolucionales y recurrentes. Cada capítulo incluye ejemplos prácticos que resuelven problemas reales, desde el análisis de sentimientos hasta el reconocimiento de imágenes, siempre con un enfoque en la optimización del rendimiento y la interpretación de resultados.
Temas principales
- Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado
- Redes neuronales artificiales y aprendizaje profundo
- Implementación con scikit-learn, TensorFlow y Keras
- Preprocesamiento de datos, selección de características y reducción de dimensionalidad
- Evaluación de modelos, ajuste de hiperparámetros y regularización
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a desarrolladores de software, científicos de datos e ingenieros con conocimientos intermedios de Python que deseen especializarse en machine learning. También es ideal para estudiantes de posgrado en ciencias de la computación o ingeniería que busquen una referencia práctica y actualizada. Se requiere familiaridad con álgebra lineal, estadística básica y programación en Python.
Qué aporta este libro
- Dominio práctico de las técnicas más avanzadas de machine learning y deep learning
- Código reutilizable y ejemplos reales para aplicar en proyectos propios
- Comprensión profunda de cómo funcionan los algoritmos y cuándo utilizarlos
- Capacidad para implementar modelos de redes neuronales desde cero y con frameworks modernos
- Estrategias de optimización y evaluación para mejorar el rendimiento de los modelos
Ficha técnica
- Autor: Mirjalili, Vahid; Raschka, Sebastian
- Editorial: Marcombo
- Idioma: Español
- Tema: INGENIERIA DE CONTROL AUTOMATICO, PROGRAMACION DE BASES DE DATOS, APRENDIZAJE AUTOMATICO
- Colección: VARIOS
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: febrero de 2019
- Número de páginas: 618
- Peso: 999 g
Valoración editorial
Python Machine Learning se consolida como una referencia imprescindible para quienes buscan una formación sólida y actualizada en machine learning. Su enfoque práctico, combinado con la profundidad técnica de los autores, lo convierte en un recurso valioso tanto para el autoaprendizaje como para su uso en entornos profesionales. La inclusión de TensorFlow y las técnicas de deep learning lo mantienen relevante en un campo en constante evolución. Recomendado para lectores que deseen pasar de la teoría a la implementación efectiva.