MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
02359nam a22002177a 4500 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
UAHC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
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| campo de control |
20250702134430.0 |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
250702s2023 sp |||| |||| 00| 0 spa d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9788441548046 |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
UAHC |
| Centro/agencia transcriptor |
UAHC |
| 082 ## - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY |
|---|
| Número de clasificación |
006.31 |
| Número de documento/Ítem |
G377 |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Géron, Aurélien |
| 9 (RLIN) |
21780 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Aprende machine learning con Scikit-learn, Keras y Tensorflow : |
| Resto del título |
conceptos, herramientas, y técnicas para conseguir sistemas inteligentes |
| Mención de responsabilidad, etc. |
Aurélien Géron. |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
|---|
| Mención de edición |
Tercera edición. |
| 260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. |
|---|
| Lugar de publicación, distribución, etc. |
Madrid : |
| Nombre del editor, distribuidor, etc. |
Anaya, |
| Fecha de publicación, distribución, etc. |
2023. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
831 páginas. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
Gracias a varios logros innovadores, el deep learning hadado un gran impulso a todo el campo del machine learning. Ahora, incluso programadores que no saben casi nada de esta tecnología pueden usar herramientas sencillas y eficaces para implementar programas capaces de aprender a partir de datos. Este bestseller utiliza ejemplos concretos, una teoría mínima y frameworks de Python listos para la producción: Scikit Learn, Keras y TensorFlow, para ayudarte a obtener una comprensión intuitiva de los conceptos y herramientas para crear sistemas inteligentes. Con esta tercera edición actualizada, el autor Aurélien Géron explora una variedad de técnicas que van desde una regresión lineal simple a redes neuronales profundas. Hay ejemplos de código y ejercicios por todo el libro para ayudarte a aplicar lo que has aprendido, lo único que necesitas para empezar es experiencia en programación:<br/><br/>* Utiliza Scikit-Learn para hacer un seguimiento de un proyecto de machine learning de ejemplo de principio a fin.<br/>* Explora varios modelos, incluyendo máquinas de vectores soporte, árboles de decisión, random forests y métodos de ensamblaje.<br/>* Aprovecha técnicas de aprendizaje no supervisado, como la reducción de dimensionalidad, el agrupamiento y la detección de anomalías.<br/>* Sumérgete en arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas antagónicas, autocodificadores, modelos de difusión y transformadores.<br/>* Utiliza TensorFlow y Keras para crear y entrenar redes neuronales para visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, modelos generativos y aprendizaje profundo por refuerzo. |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
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| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Aprendizaje automático |
| 9 (RLIN) |
21744 |
| 900 ## - ELEMENTOS DE DATOS A LOCAL, LDA (RLIN) |
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| Nombre de persona |
006.31 GER |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
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| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Dewey Decimal Classification |
| Tipo de ítem Koha |
Libro |
