{"product_id":"9788426727206","title":"Python Machine Learning","description":"\u003ch2\u003ePython Machine Learning\u003c\/h2\u003e\n\u003ch3\u003eResumen del libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEsta 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.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003e¿De qué trata?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003ePython 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.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eTemas principales\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eAlgoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRedes neuronales artificiales y aprendizaje profundo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eImplementación con scikit-learn, TensorFlow y Keras\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePreprocesamiento de datos, selección de características y reducción de dimensionalidad\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEvaluación de modelos, ajuste de hiperparámetros y regularización\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003e¿Para quién está recomendado?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEste 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.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eQué aporta este libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eDominio práctico de las técnicas más avanzadas de machine learning y deep learning\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eCódigo reutilizable y ejemplos reales para aplicar en proyectos propios\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eComprensión profunda de cómo funcionan los algoritmos y cuándo utilizarlos\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eCapacidad para implementar modelos de redes neuronales desde cero y con frameworks modernos\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEstrategias de optimización y evaluación para mejorar el rendimiento de los modelos\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eFicha técnica\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eAutor: Mirjalili, Vahid; Raschka, Sebastian\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEditorial: Marcombo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eIdioma: Español\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTema: INGENIERIA DE CONTROL AUTOMATICO, PROGRAMACION DE BASES DE DATOS, APRENDIZAJE AUTOMATICO\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eColección: VARIOS\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEncuadernación: Bolsillo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eFecha de edición: febrero de 2019\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eNúmero de páginas: 618\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePeso: 999 g\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eValoración editorial\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003ePython 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.\u003c\/p\u003e","brand":"MARCOMBO","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53477008998747,"sku":"9788426727206","price":39.5,"currency_code":"EUR","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1018\/0650\/6331\/files\/978842672720.jpg?v=1782867377","url":"https:\/\/kalamobooks.com\/products\/9788426727206","provider":"Kalamo Books","version":"1.0","type":"link"}