{"product_id":"9788426732828","title":"INTRODUCCION AL MACHINE LEARNING CON MATLAB","description":"\u003ch2\u003eINTRODUCCION AL MACHINE LEARNING CON MATLAB\u003c\/h2\u003e\n\u003ch3\u003eResumen del libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEste libro ofrece una guía práctica y estructurada para comprender e implementar los principales métodos de Machine Learning utilizando MATLAB, un estándar en programación científica e industrial. Diseñado para facilitar el paso de los conceptos fundamentales a la resolución de problemas reales, la obra desglosa los componentes esenciales del aprendizaje automático y los reorganiza en una secuencia lógica y accesible. El lector encontrará descripciones intuitivas y rigurosas que le permitirán construir modelos para describir patrones en los datos, tomar decisiones y realizar predicciones, apoyándose en potentes funciones numéricas de MATLAB para centrarse en la estructura de la aplicación.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003e¿De qué trata?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eLa obra aborda el Machine Learning como una herramienta clave para la exploración y extracción de conocimiento a partir de datos. Su objetivo es construir modelos que describan patrones estructurales en la información para la toma de decisiones o la predicción. El libro se estructura en torno a la implementación práctica de los métodos más relevantes, utilizando MATLAB como plataforma base. Se presentan los conceptos teóricos fundamentales de cada técnica, seguidos de su aplicación a problemas típicos de procesamiento de datos. El contenido es el resultado de una reorganización pedagógica del plan de estudios estándar, ofreciendo una progresión que va desde los fundamentos hasta la implementación, con recursos online complementarios que incluyen código fuente y bases de datos.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eTemas principales\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eFundamentos teóricos del Machine Learning y sus principales paradigmas.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eImplementación de métodos de aprendizaje automático en el entorno MATLAB.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eConstrucción de modelos para análisis de patrones y extracción de conocimiento.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTécnicas de programación en MATLAB orientadas a aplicaciones de Machine Learning.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAplicación práctica a problemas de predicción y toma de decisiones basada en datos.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003e¿Para quién está recomendado?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEste libro está dirigido a estudiantes, profesionales e investigadores que deseen adquirir una base sólida en Machine Learning y su implementación práctica con MATLAB. Es especialmente útil para quienes tienen poca o mucha experiencia en programación y buscan un enfoque estructurado que les permita aplicar estas técnicas a sus propios proyectos, sin necesidad de ser expertos en el desarrollo de algoritmos desde cero.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eQué aporta este libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eUna comprensión clara de los conceptos esenciales del Machine Learning, desde sus fundamentos hasta su aplicación.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eLa capacidad de implementar los principales métodos de aprendizaje automático utilizando las potentes herramientas numéricas de MATLAB.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAcceso a recursos online complementarios, como código fuente y bases de datos, para facilitar el aprendizaje práctico.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUna metodología pedagógica que descompone y reorganiza el plan de estudios estándar para una asimilación más efectiva.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eHabilidades teóricas y prácticas para analizar información, predecir comportamientos y manipular resultados en proyectos propios.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eFicha técnica\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eAutor: VALDEMAR CUEVAS JIMENEZ, ERIK\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEditorial: Marcombo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eIdioma: Español\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTema: PROGRAMACION DE GRAFICOS\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eColección: FONDO\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEncuadernación: Bolsillo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eFecha de edición: junio de 2021\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eNúmero de páginas: 260\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePeso: 500 g\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eValoración editorial\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEsta obra se presenta como una herramienta didáctica eficaz para quienes desean adentrarse en el Machine Learning con un enfoque práctico y basado en MATLAB. Su principal valor reside en la estructura pedagógica, que descompone conceptos complejos en unidades manejables y los reensambla para su aplicación directa. Es una opción recomendable para el autoaprendizaje o como material de apoyo en cursos, ya que equilibra el rigor teórico con la implementación práctica, facilitando la transición del conocimiento conceptual a la resolución de problemas reales en el ámbito de la ciencia de datos.\u003c\/p\u003e","brand":"MARCOMBO","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53477017682267,"sku":"9788426732828","price":19.4,"currency_code":"EUR","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1018\/0650\/6331\/files\/978842673282.jpg?v=1782867718","url":"https:\/\/kalamobooks.com\/products\/9788426732828","provider":"Kalamo Books","version":"1.0","type":"link"}