Algoritmos Supervisados Y De Ensamble Con Python
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Algoritmos Supervisados Y De Ensamble Con Python
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Author : Leonardo Contreras
language : es
Publisher: Ediciones de la U
Release Date : 2024-08-30
Algoritmos Supervisados Y De Ensamble Con Python written by Leonardo Contreras and has been published by Ediciones de la U this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-08-30 with Computers categories.
El objetivo principal de este libro es proporcionar una visión general sobre cómo el Machine learning y sus técnicas pueden aplicarse para predecir variables numéricas o categóricas en diversos campos del conocimiento. Además, aborda temas clave para aquellos que desean realizar trabajos o investigaciones que impliquen el análisis de datos, sin tener conocimientos sobre la implementación de algoritmos de clasificación o regresión. Este texto ofrece una explicación detallada de las técnicas y algoritmos de Machine learning, acompañados de ejemplos de código en Jupyter (Python), que permiten a los lectores sumergirse en este fascinante campo. Guiará al lector a través de pasos sucesivos y precisos para construir modelos de predicción de variables, ya sean numéricas o categóricas. Es importante señalar que, si bien algunos contenidos pueden parecer similares a los disponibles en blogs o en internet, este libro ofrece una guía completa y estructurada para comprender y aplicar eficazmente las técnicas de Machine learning.
Algoritmos Supervisados Y De Ensamble Con Python
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Author : Leonardo Emiro Contreras Bravo
language : es
Publisher:
Release Date : 2024
Algoritmos Supervisados Y De Ensamble Con Python written by Leonardo Emiro Contreras Bravo and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024 with Python (Computer program language) categories.
"El objetivo principal de este libro es proporcionar una visión general sobre cómo el Machine learning y sus técnicas pueden aplicarse para predecir variables numéricas o categóricas en diversos campos del conocimiento. Además, aborda temas clave para aquellos que desean realizar trabajos o investigaciones que impliquen el análisis de datos, sin tener conocimientos sobre la implementación de algoritmos de clasificación o regresión. Este texto ofrece una explicación detallada de las técnicas y algoritmos de Machine learning, acompañados de ejemplos de código en Jupyter (Python), que permiten a los lectores sumergirse en este fascinante campo. Guiará al lector a través de pasos sucesivos y precisos para construir modelos de predicción de variables, ya sean numéricas o categóricas. Es importante señalar que, si bien algunos contenidos pueden parecer similares a los disponibles en blogs o en internet, este libro ofrece una guía completa y estructurada para comprender y aplicar eficazmente las técnicas de Machine learning."--
Ciencia De Datos Con Python
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Author : José Padilla
language : es
Publisher: Ediciones de la U
Release Date : 2024-12-11
Ciencia De Datos Con Python written by José Padilla and has been published by Ediciones de la U this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-12-11 with Computers categories.
Este libro ofrece una visión general sobre los conceptos de Machine Learning y los fundamentos del análisis de datos mediante el lenguaje Python, haciendo uso de herramientas como NumPy, Pandas y Matplotlib. Se hace hincapié en las técnicas que permiten acondicionar un conjunto de datos, desde la detección y corrección de errores hasta el análisis estadístico para comprender el conjunto de datos en cuestión. Además, aborda las etapas de transformación de datos y la selección de características, aspectos cruciales para el éxito de un proyecto de analítica de datos y Machine Learning. Aborda temas clave para estudiantes o docentes que buscan realizar trabajos o investigaciones que requieran analizar datos y que carezcan de conocimientos sobre cómo preparar la información antes de aplicar algoritmos de Machine Learning. Así pues, la preparación adecuada de los datos es fundamental para determinar el valor de la variable de salida o visualizar patrones dentro de los datos.
Python Para Ia Vol 3
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Author : Claudio Bottini
language : es
Publisher: RedUSERS
Release Date : 2025-03-01
Python Para Ia Vol 3 written by Claudio Bottini and has been published by RedUSERS this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-03-01 with Computers categories.
Este e-book está diseñado para guiarte a través de los fundamentos de Python y su aplicación en el campo de la inteligencia artificial (IA) de forma práctica y simple. Ya avanzados en los aspectos clave, se presentan las herramientas necesarias para introducirte en los procesos más complejos y fascinantes relacionados con la IA. Es crucial mencionar Scikit-Learn, una de las bibliotecas más importantes para la implementación de algoritmos de Machine Learning. Esta biblioteca es conocida por su sencillez y eficiencia, al ofrecer una amplia gama de herramientas para clasificación, regresión, agrupamiento y reducción de dimensionalidad. La integración de Scikit-Learn con Pandas y NumPy permite crear flujos de trabajo consistentes, en los que los datos pueden ser procesados y analizados de forma estructurada desde su carga hasta la implementación de modelos predictivos. Esta biblioteca es un estándar en el campo del aprendizaje automático y permite adentrarse en técnicas avanzadas y ejemplos prácticos que abarcan desde la construcción de modelos supervisados y no supervisados, hasta la evaluación de su rendimiento. La importancia de estas herramientas radica en su capacidad de hacer que la programación en IA sea accesible y efectiva, permitiendo que tanto principiantes como expertos puedan crear soluciones de alto rendimiento sin necesidad de reinventar la rueda. Este e-book será de utilidad para una gran variedad de personas, desde estudiantes y profesionales interesados en IA, hasta desarrolladores de software, pero también analistas de datos o, simplemente, para quienes estén deseosos de obtener más información que la que aparece a simple vista.
Big Data Machine Learning Y Data Science En Python
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Author : José Manuel Ortega Candel
language : es
Publisher: Ra-Ma Editorial
Release Date : 2022-11-25
Big Data Machine Learning Y Data Science En Python written by José Manuel Ortega Candel and has been published by Ra-Ma Editorial this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-11-25 with Language Arts & Disciplines categories.
El libro está dirigido aquellos lectores que estén trabajando en proyecto relacionados con big data y busquen identificar las características de una solución de Big Data, los datos asociados a estas soluciones, la infraestructura requerida, y las técnicas de procesamiento de esos datos. Entre los principales objetivos podemos destacar: Introducir los conceptos de ciencias de datos y machine learning. Introducir las principales librerías que podemos encontrar en Python para aplicar técnicas de machine learning a los datos. Dar a conocer los pasos para construir un modelo de machine learning, desde la adquisición de datos, pasando por la generación de funciones, hasta la selección de modelos. Dar a conocer los principales algoritmos para resolver problemas de machine learning. Introducir scikit-learn como herramienta para resolver problemas de machine learning. Introducir pyspark como herramienta para aplicar técnicas de big data y map-reduce. Introducir los sistemas de recomendación basados en contenidos. El libro trata de seguir un enfoque teórico-práctico con el objetivo de afianzar los conocimientos mediante la creación y ejecución de scripts desde la consola de Python. Además, complementa los contenidos con un repositorio alojado en el Material Adicional donde se pueden encontrar los ejemplos que se analizan a lo largo del libro para facilitar al lector las pruebas y asimilación de los contenidos teóricos. Desde la web del libro podrá descargar los ejemplos y ejercicios que se desarrollan en el libro lo que facilitara al lector a asimilar lo aprendido.
Aprendizaje Autom Tico Y Profundo En Python
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Author : Carlos M. Pineda Pertuz
language : es
Publisher: Ra-Ma Editorial
Release Date : 2022-04-11
Aprendizaje Autom Tico Y Profundo En Python written by Carlos M. Pineda Pertuz and has been published by Ra-Ma Editorial this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-04-11 with Computers categories.
Esta obra pretende ser una herramienta de apoyo y de consulta para estudiantes y profesionales interesados en dominar los fundamentos del aprendizaje automático y profundo, y así poder desarrollar sus propios modelos de aprendizaje aptos para realizar predicciones con base en los datos, para ello el autor combina explicaciones teóricas con ejemplos prácticos. El libro se inicia con explicaciones sobre el lenguaje Python, para luego abarcar los algoritmos más destacados dentro del aprendizaje de máquina. El contenido se encuentra dividido en dos partes: la primera enfocada en el machine learning y sus diferentes algoritmos de regresión y clasificación, clustering, entre otros. La segunda parte comprende varias técnicas de deep learning donde estudiaremos diferentes arquitecturas de redes neuronales como: redes densamente conectadas, redes convolucionales y redes recurrentes. Desde la web del libro podrá descargar los ejemplos y ejercicios que se desarrollan en el libro lo que facilitara al lector a asimilar lo aprendido.
Machine Learning Con Pytorch Y Scikit Learn
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Author : Sebastian Raschka
language : es
Publisher: Marcombo
Release Date : 2023-02-27
Machine Learning Con Pytorch Y Scikit Learn written by Sebastian Raschka and has been published by Marcombo this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-02-27 with Computers categories.
Si busca un manual de referencia sobre Machine Learning y Deep Learning con PyTorch, ha llegado al libro indicado. En él se explica paso a paso cómo construir sistemas de aprendizaje automático con éxito. Mientras que en algunos libros solo se enseña a seguir instrucciones, en este descubrirá los principios para crear modelos y aplicaciones por sí mismo. Encontrará multitud de explicaciones claras, visualizaciones y ejemplos, y aprenderá en profundidad todas las técnicas esenciales de Machine Learning. Actualizado para ocuparse de Machine Learning utilizando PyTorch, este libro también presenta las últimas incorporaciones a Scikit-Learn. Además, trata varias técnicas de Machine Learning y Deep Learning para la clasificación de textos e imágenes. Con este libro, también aprenderá sobre las redes generativas antagónicas (GAN), útiles para generar nuevos datos y entrenar agentes inteligentes con aprendizaje reforzado. Por último, esta edición incluye las últimas tendencias en Machine Learning, como las introducciones a las redes neuronales de grafos y transformadores a gran escala utilizados para el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Sin duda, tanto si es un desarrollador de Python neófito en Machine Learning como si desea profundizar en los últimos avances, este libro de PyTorch será su gran aliado en el aprendizaje automático con Python. «Estoy seguro de que este libro le resultará muy valioso, tanto por ofrecer una visión general del apasionante campo de Machine Learning, como por ser un tesoro de conocimientos prácticos. Espero que le inspire a aplicar Machine Learning para lograr un mayor beneficio, sea cual sea su problemática» Gracias a esta lectura: •Explorará marcos de trabajo, modelos y técnicas para que las máquinas «aprendan» de los datos •Empleará Scikit-Learn para Machine Learning y PyTorch para Deep Learning •Entrenará clasificadores de Machine Learning en imágenes, texto, etc. •Creará y entrenará redes neuronales, transformadores y redes neuronales gráficas •Descubrirá las mejores prácticas para evaluar y ajustar los modelos •Pronosticará los resultados de elementos continuos utilizando el análisis de regresión •Profundizará en los datos textuales y de las redes sociales mediante el análisis de sentimiento
Ciencia De Datos A Trav S De Python T Cnicas De Aprendizaje Supervisado
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Author : E Zúñiga
language : es
Publisher: Independently Published
Release Date : 2024-10-08
Ciencia De Datos A Trav S De Python T Cnicas De Aprendizaje Supervisado written by E Zúñiga and has been published by Independently Published this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-10-08 with Mathematics categories.
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos, algoritmos, procesos y sistemas para extraer conocimiento y conclusiones de todo tipo de datos. A través del aprendizaje automático, combina elementos de estadística, informática, matemáticas y técnicas de análisis para resolver problemas, hacer predicciones y generar valor a partir de los datos. Se basa en grandes volúmenes de datos (big data) para descubrir patrones, tendencias y relaciones que puedan utilizarse para la toma de decisiones. El aprendizaje automático utiliza dos tipos de técnicas: el aprendizaje supervisado, que entrena un modelo con datos de entrada y salida conocidos para que pueda predecir resultados futuros, y el aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada. El aprendizaje supervisado utiliza técnicas de clasificación y regresión basadas en modelos predictivos, dependiendo de la naturaleza de la variable dependiente. Si es categórica, estamos ante técnicas de clasificación predictiva, y si es cuantitativa, estamos ante técnicas de regresión predictiva. En este libro se desarrollan técnicas de aprendizaje supervisado, profundizando en clasificadores como el algoritmo KNN (Nearest Neighbor), el algoritmo SVM (Support Vector Machine) y el algoritmo Naive Bayes. A continuación, se abordan técnicas de ensamblaje de modelos como Boosting, Bagging, Stacking, Voting y Blending. Finalmente, se desarrollan temas avanzados como modelos de redes neuronales para clasificación. Se tienen en cuenta arquitecturas como el Perceptrón Multicapa, la Red de Base Radial, Redes Adaline, Redes Hopfield y redes neuronales para predicción de series temporales (redes LSTM, redes recurrentes RNN, redes GRU y redes NARX). Para todos los temas, se presentan conceptos metodológicos e ilustran con ejemplos prácticos y ejercicios totalmente resueltos en código Python.
Python Machine Learning
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Author : Vahid Mirjalili
language : es
Publisher: Marcombo
Release Date : 2020-03-27
Python Machine Learning written by Vahid Mirjalili and has been published by Marcombo this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-03-27 with Computers categories.
El aprendizaje automático está invadiendo el mundo del software. Si quieres entender y trabajar la vanguardia del aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo, esta segunda edición del bestseller Python Machine Learning, es tu libro. Modernizado y ampliado para incluir las tecnologías de código abierto más recientes, como scikit-learn, Keras y TensorFlow, este manual proporciona el conocimiento práctico y las técnicas necesarias para crear eficaces aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo en Python. El conocimiento y la experiencia únicos de Sebastian Raschka y Vahid Mirjalili presentan los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, antes de continuar con temas avanzados en análisis de datos. Combinan los principios teóricos del aprendizaje automático con un enfoque práctico de codificación para una comprensión completa de la teoría del aprendizaje automático y la implementación con Python. Aprenderás a: Explorar y entender los frameworks clave para la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo Formular nuevas preguntas sobre datos con modelos de aprendizaje automático y redes neuronales Aprovechar el poder de las últimas librerías de código abierto de Python para aprendizaje automático Dominar la implementación de redes neuronales profundas con la librería de TensorFlow Incrustar modelos de aprendizaje automáticos en aplicacions web accesibles Predecir resultados objetivos continuos con análisis de regresión Descubrir patrones ocultos y estructuras en datos con agrupamientos Analizar imágenes mediante técnicas de aprendizaje profundo Profundizar en datos de medios sociales y textuales con el análisis de sentimientos
Sistemas De Aprendizaje Autom Tico
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Author : Varios autores
language : es
Publisher: Ediciones de la U
Release Date : 2023-07-27
Sistemas De Aprendizaje Autom Tico written by Varios autores and has been published by Ediciones de la U this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-07-27 with Computers categories.
El presente libro tiene una clara vocación didáctica, se dirige a todas las personas que quieren adentrarse en el apasionante campo del aprendizaje automático combinando la teórica con la práctica para que sea sencillo asimilar las explicaciones. En esta obra se revisan los algoritmos más comunes y su implementación en Python. Comienza con una introducción a las claves que han impulsado nuestra sociedad hacia "la era de los datos" y explora cómo, mediante técnicas de aprendizaje automático, obtener partido a la inmensa cantidad de datos que hoy nos rodea. A continuación, se presenta el aprendizaje no supervisado con sus principales algoritmos y usos: agrupamiento, manifolds, reglas de asociación y algoritmos de detección de anomalías. Le sigue el aprendizaje supervisado; partiendo del modelo más simple, modelo lineal multivariante, se llega a las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Finalmente, analiza con el aprendizaje profundo (gran parte de lo que denominamos Inteligencia Artificial) donde se explican, de una manera sencilla e intuitiva, los perceptrones multicapa profundos, las redes convolucionales profundas (CNN) y los modelos recurrentes. Esta obra contiene numerosas aplicaciones prácticas con su código Python que podrá descargar desde la web del libro.