| 000 | 02966nam a22002297a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 003 | UAHC | ||
| 005 | 20250702155613.0 | ||
| 008 | 250702s2020 sp |||| |||| 00| 0 spa d | ||
| 020 | _a9788409258161 | ||
| 040 |
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| 082 |
_a006.31 _bB147 |
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| 100 |
_aBagnato, Juan Ignacio _921781 |
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| 245 | 1 | 0 |
_aAprende machine learning en español : _bteoría + práctica Python _cJuan Ignacio Bagneta. |
| 260 |
_a[Lugar de publicación no identificado] : _bJuan Ignacio Bagnato, _c2020. |
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| 300 | _a336 páginas. | ||
| 505 | _a1.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. | ||
| 520 | _aEste 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. | ||
| 650 | 0 |
_aAprendizaje automático _921744 |
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| 650 | 0 |
_aPython (Lenguaje de programación para computadores) _xEnseñanza _921665 |
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| 900 | _a006.31 BAG | ||
| 942 |
_2ddc _cBK |
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| 999 |
_c62734 _d62734 |
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