1.Definición de Machine Learning -- 2.Instalar el Ambiente de Desarrollo Python -- 3.Análisis Exploratorio de Datos -- 4.Regresión Lineal con Python -- 5.Regresión Logística -- 6.Arbol de Decisión -- 7.Qué es overfitting y cómo solucionarlo -- 8.Datos desbalanceados -- 9.Random Forest, el poder del Ensamble -- 10.Conjunto de Entrenamiento, Test y Validación -- 11.K-Means -- 12.K-Nearest-Neighbor -- 13.Naive Bayes: ¿Comprar casa o Alquilar? -- 14.Sistemas de Recomendación -- 15.Breve Historia de las Redes Neuronales Artificiales -- 16.Aprendizaje profundo: una Guía rápida -- 17.Crear una Red Neuronal en Python desde cero -- 18.Programa un coche Robot Arduino que conduce con IA -- 19.Una sencilla Red Neuronal con Keras y Tensorflow -- 20.Pronóstico de Series Temporales con Redes Neuronales -- 21.Pronóstico de ventas con Redes Neuronales (Parte 2) -- 22.Crea tu propio servicio de Machine Learning con Flask -- 23.Clasificación de Imágenes en Python -- 24.¿Cómo funcionan las Convolutional Neural Networks? -- 25.Detección de Objetos con Python -- Anexo I: Webscraping -- Anexo II: Machine Learning en la Nube -- Anexo III: Principal Component Analysis.

Este libro surge tras publicar artículos en el blog Aprende Machine Learning durante 2 años y alcanzar más de1 millón de visitas. Durante los últimos años el Machine Learning está liderando la transformación industrial y al mundo tal y como lo conocemos. Nos vemos rodeados de asistentes virtuales, recomendadores de productos y sugerencias personalizadas constantemente. Con este libro entenderás los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial y aprenderás mediante sencillos ejercicios en Python cómo crear tus propios modelos ML y servicios de Aprendizaje Automático. Entre otras cosas, aprenderás:

- Instalar Anaconda, el ambiente de desarrollo Python,
- Predecir si una canción será la número 1 del Billboard 100,
- Crear un motor de recomendaciones,
- Cómo funcionan las redes neuronales,
- Problemas de clasificación y regresión,
- Sube tu propio servicio de: Predicción de ventas, a la nube.

Utilizaremos las librerías python más usadas en el mercado: Pandas, Scikit-learn, Tensorflow, Keras y muchas más.