Aprenda Pytorch

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Aprenda Pytorch

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Author : Diego Rodrigues
language : pt-BR
Publisher: StudioD21
Release Date : 2024-12-11

Aprenda Pytorch written by Diego Rodrigues and has been published by StudioD21 this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-12-11 with Business & Economics categories.

Este livro é ideal para desenvolvedores e estudantes que desejam criar modelos de deep learning com PyTorch, unindo flexibilidade, controle e performance real. Você aprenderá a aplicar técnicas modernas para construir, treinar e escalar redes neurais robustas em ambientes reais, explorando desde fundamentos até arquiteturas avançadas. Inclui: • Manipulação de tensores e uso do Autograd • Construção de redes neurais modulares com torch.nn • Treinamento com DataLoader, otimizadores e funções de perda • Aplicação prática com CNNs, RNNs, Transformers e GANs • Integração com PyTorch Lightning, TorchScript e exportação de modelos • Projetos reais com NLP, visão computacional, IoT e produção em nuvem Ao final, você dominará PyTorch como ferramenta profissional para projetar soluções de IA escaláveis com precisão técnica e agilidade de desenvolvimento. pytorch, aprendizado profundo, redes neurais, torch.nn, autograd, treinamento distribuído, cnn, rnn, transformers, deployment

Aprenda Keras

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Author : Diego Rodrigues
language : pt-BR
Publisher: StudioD21
Release Date : 2025-03-21

Aprenda Keras written by Diego Rodrigues and has been published by StudioD21 this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-03-21 with Business & Economics categories.

Aprenda a construir modelos de Deep Learning com Keras, a biblioteca de alto nível baseada em TensorFlow mais utilizada para redes neurais em Python. Este livro oferece um guia técnico, direto ao ponto, que conduz você desde os fundamentos das redes neurais até aplicações avançadas com CNNs, RNNs, LSTM, Transfer Learning, NLP e MLOps. Você aprenderá a configurar o ambiente ideal de desenvolvimento, construir arquiteturas com o modelo sequencial e a API funcional, ajustar hiperparâmetros, aplicar regularização, interpretar redes com Grad-CAM e monitorar resultados com TensorBoard. Além disso, este manual detalha a integração com bibliotecas como Pandas, Matplotlib e Scikit-Learn, permitindo fluxos completos de modelagem, avaliação e deploy em produção com APIs ou ambientes serverless. O livro aborda tópicos essenciais como treinamento com GPUs e TPUs, tuning com Keras Tuner, uso de callbacks, boas práticas com TensorFlow, e estratégias modernas de engenharia de modelos. Cada capítulo segue o Protocolo TECHWRITE 2.1, com explicações claras, exemplos práticos, erros comuns comentados, boas práticas aplicáveis e foco total em aplicabilidade imediata. Indicado para iniciantes em redes neurais e também para profissionais de ciência de dados, machine learning e automação preditiva, este livro foi projetado para transformar teoria em soluções reais, com foco na clareza técnica, estrutura progressiva e domínio prático das redes neurais. APRENDA Keras é o seu passo definitivo para iniciar a sua jornada de domínio do Deep Learning com eficiência, robustez e propósito profissional. Ideal para quem quer dominar inteligência artificial com profundidade e pragmatismo. TAGS: Python Java Linux Kali HTML ASP.NET Ada Assembly BASIC Borland Delphi C C# C++ CSS Cobol Compilers DHTML Fortran General JavaScript LISP PHP Pascal Perl Prolog RPG Ruby SQL Swift UML Elixir Haskell VBScript Visual Basic XHTML XML XSL Django Flask Ruby on Rails Angular React Vue.js Node.js Laravel Spring Hibernate .NET Core Express.js TensorFlow PyTorch Jupyter Notebook Keras Bootstrap Foundation jQuery SASS LESS Scala Groovy MATLAB R Objective-C Rust Go Kotlin TypeScript Dart SwiftUI Xamarin keras React Native NumPy Pandas SciPy Matplotlib Seaborn D3.js OpenCV NLTK PySpark BeautifulSoup Scikit-learn XGBoost CatBoost LightGBM FastAPI Redis RabbitMQ Kubernetes Docker Jenkins Terraform Ansible Vagrant GitHub GitLab CircleCI Regression Logistic Regression Decision Trees Random Forests chatgpt grok AI ML K-Means Clustering Support Vector Machines Gradient Boosting Neural Networks LSTMs CNNs GANs ANDROID IOS MACOS WINDOWS Nmap Metasploit Framework Wireshark Aircrack-ng John the Ripper Burp Suite SQLmap Maltego Autopsy Volatility IDA Pro OllyDbg YARA Snort ClamAV Netcat Tcpdump Foremost Cuckoo Sandbox Fierce HTTrack Kismet Hydra Nikto OpenVAS Nessus ZAP Radare2 Binwalk GDB OWASP Amass Dnsenum Dirbuster Wpscan Responder Setoolkit Searchsploit Recon-ng BeEF AWS Google Cloud IBM Azure Databricks Nvidia Meta Power BI IoT CI/CD Hadoop Spark Dask SQLAlchemy Web Scraping MySQL Big Data Science OpenAI ChatGPT Handler RunOnUiThread() Qiskit Q# Cassandra Bigtable VIRUS MALWARE Information Pen Test Cybersecurity Linux Distributions Ethical Hacking Vulnerability Analysis System Exploration Wireless Attacks Web Application Security Malware Analysis Social Engineering Social Engineering Toolkit SET Computer Science IT Professionals Careers Expertise Library Training Operating Systems Security Testing Penetration Test Cycle Mobile Techniques Industry Global Trends Tools Framework Network Security Courses Tutorials Challenges Landscape Cloud Threats Compliance Research Technology Flutter Ionic Web Views Capacitor APIs REST GraphQL Firebase Redux Provider Bitrise Actions Material Design Cupertino Fastlane Appium Selenium Jest Visual Studio AR VR sql deepseek mysql startup digital marketing

Aprenda Rust

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Author : Diego Rodrigues
language : pt-BR
Publisher: Diego Rodrigues
Release Date : 2024-10-31

Aprenda Rust written by Diego Rodrigues and has been published by Diego Rodrigues this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-10-31 with Computers categories.

Este livro é o guia essencial para quem deseja aprender Rust de forma prática, moderna e com foco em aplicações seguras e de alto desempenho. Rust combina controle absoluto sobre memória com um sistema de tipos robusto e sem coletor de lixo, tornando-se ideal para desenvolvimento de sistemas, ferramentas CLI, serviços web e aplicações embarcadas. Você aprenderá desde os fundamentos da linguagem até os conceitos avançados que tornam Rust único no ecossistema de programação: ownership, borrowing, pattern matching, lifetimes, crates, cargo, módulos, testes e concorrência sem data races. Inclui: • Sintaxe base, estrutura de programas e tipos de dados • Ownership, borrowing e lifetimes com explicações claras • Estruturação de módulos, crates e gerenciamento com Cargo • Manipulação segura de memória e controle de erros • Programação funcional e uso de enums, traits e pattern matching • Criação de aplicações CLI, ferramentas de sistema e servidores HTTP • Concorrência segura com threads, channels e tokio async • Testes automatizados, benchmarks e otimizações Ao final, você terá domínio técnico para desenvolver aplicações robustas, seguras e performáticas com Rust, adotando um novo padrão de excelência em engenharia de software. rust, linguagem de programação, sistemas, baixo nível, concorrência, memória, cli, backend, segurança, performance, tokio, ownership, cargo, async

Aprenda Scikit Learn

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Author : Diego Rodrigues
language : pt-BR
Publisher: Diego Rodrigues
Release Date : 2025-03-18

Aprenda Scikit Learn written by Diego Rodrigues and has been published by Diego Rodrigues this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-03-18 with Business & Economics categories.

APRENDA Scikit-Learn: Machine Learning Essencial para Ciência de Dados Domine as principais técnicas de Machine Learning com Scikit-Learn, uma das bibliotecas mais utilizadas para Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina. Este livro oferece um guia completo e prático para aprender desde os conceitos fundamentais até a implementação de modelos avançados, com um foco claro na aplicação real. A jornada começa com a instalação e configuração do ambiente Python e Scikit-Learn, passando por tópicos essenciais como pré-processamento de dados, engenharia de features, ajuste de hiperparâmetros, validação de modelos e métodos ensemble. Você aprenderá a trabalhar com regressão, classificação, clusterização, redução de dimensionalidade, detecção de anomalias e deploy de modelos em ambientes produtivos. Além disso, o livro aborda integração com outras bibliotecas populares como Pandas e Matplotlib, automação com AutoML, interpretação de modelos com SHAP e LIME, e técnicas avançadas como integração com Big Data via Spark & Dask e MLOps para CI/CD de modelos. Cada capítulo segue a metodologia TECHWRITE 2.1, garantindo clareza absoluta, explicações objetivas, exemplos práticos, soluções para erros comuns e boas práticas aplicáveis ao mercado. Você terá acesso a um conteúdo atualizado e direto ao ponto, ideal tanto para quem está iniciando no aprendizado de máquina quanto para profissionais que desejam aprofundar suas habilidades e otimizar modelos para aplicações reais. Seja bem-vindo a um novo patamar em Ciência de Dados e Machine Learning. APRENDA Scikit-Learn é o primeiro passo para dominar algoritmos, processos e estratégias essenciais na construção de modelos robustos e eficientes. TAGS: Python Java Linux Kali HTML ASP.NET Ada Assembly BASIC Borland Delphi C C# C++ CSS Cobol Compilers DHTML Fortran General JavaScript LISP PHP Pascal Perl Prolog RPG Ruby SQL Swift UML Elixir Haskell VBScript Visual Basic XHTML XML XSL Django Flask Ruby on Rails Angular React Vue.js Node.js Laravel Spring Hibernate .NET Core Express.js TensorFlow PyTorch Jupyter Notebook Keras Bootstrap Foundation jQuery SASS LESS Scala Groovy MATLAB R Objective-C Rust Go Kotlin TypeScript Dart SwiftUI Xamarin React Native NumPy Pandas SciPy Matplotlib Seaborn D3.js OpenCV NLTK PySpark BeautifulSoup Scikit-learn XGBoost CatBoost LightGBM FastAPI Redis RabbitMQ Kubernetes Docker Jenkins Terraform Ansible Vagrant GitHub GitLab CircleCI Regression Logistic Regression Decision Trees Random Forests chatgpt grok AI ML K-Means Clustering Support Vector Machines Gradient Boosting Neural Networks LSTMs CNNs GANs ANDROID IOS MACOS WINDOWS Nmap Metasploit Framework Wireshark Aircrack-ng John the Ripper Burp Suite SQLmap Maltego Autopsy Volatility IDA Pro OllyDbg YARA Snort ClamAV Netcat Tcpdump Foremost Cuckoo Sandbox Fierce HTTrack Kismet Hydra Nikto OpenVAS Nessus ZAP Radare2 Binwalk GDB OWASP Amass Dnsenum Dirbuster Wpscan Responder Setoolkit Searchsploit Recon-ng BeEF AWS Google Cloud IBM Azure Databricks Nvidia Meta Power BI IoT CI/CD Hadoop Spark Dask SQLAlchemy Web Scraping MySQL Big Data Science OpenAI ChatGPT Handler RunOnUiThread() Qiskit Q# Cassandra Bigtable VIRUS MALWARE Information Pen Test Cybersecurity Linux Distributions Ethical Hacking Vulnerability Analysis System Exploration Wireless Attacks Web Application Security Malware Analysis Social Engineering Social Engineering Toolkit SET Computer Science IT Professionals Careers Expertise Library Training Operating Systems Security Testing Penetration Test Cycle Mobile Techniques Industry Global Trends Tools Framework Network Security Courses Tutorials Challenges Landscape Cloud Threats Compliance Research Technology Flutter Ionic Web Views Capacitor APIs REST GraphQL Firebase Redux Provider Bitrise Actions Material Design Cupertino Fastlane Appium Selenium Jest Visual Studio AR VR sql deepseek mysql startup digital marketing

Aprenda Aws Bedrock

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Author : Diego Rodrigues
language : pt-BR
Publisher: StudioD21
Release Date : 2025-06-28

Aprenda Aws Bedrock written by Diego Rodrigues and has been published by StudioD21 this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-06-28 with Business & Economics categories.

APRENDA AWS BEDROCK Construa, Proteja e Escale LLMs com Automação Profissional na AWS Este livro é ideal para estudantes, engenheiros de dados, cientistas de dados, arquitetos de nuvem e desenvolvedores que desejam dominar a implementação, proteção e escalabilidade de Large Language Models (LLMs) no ecossistema AWS. Com abordagem profissional e foco prático, o conteúdo abrange a estruturação de ambientes Bedrock, automação de pipelines de machine learning, integração avançada de serviços como SageMaker, Lambda, Glue, Redshift, Kinesis e S3, além de estratégias de segurança, compliance e governança corporativa. Aprenda a provisionar ambientes seguros, controlar custos, gerenciar dados sensíveis, realizar deploys otimizados, versionar modelos e operar automação CI/CD em projetos críticos de IA. Descubra como orquestrar integrações multi-cloud, aplicar tuning de performance, monitorar workloads, automatizar troubleshooting, registrar experimentos e garantir auditoria completa de operações. Inclui: • Estruturação e automação de ambientes AWS Bedrock para LLMs • Governança, compliance, criptografia e proteção de dados sensíveis • Pipelines CI/CD, deploy automatizado e rollback em produção • Integração com SageMaker, Lambda, Glue, Redshift, Kinesis e S3 • Versionamento de modelos, documentação técnica e auditoria operacional • Estratégias de automação, tuning, monitoramento e análise de performance • Orquestração multi-cloud, integração de APIs externas e workflows inteligentes Ao final, você estará capacitado para construir, proteger e escalar soluções de IA generativa com LLMs na AWS, agregando valor profissional e posicionando-se na vanguarda de projetos de inteligência artificial corporativa. bedrock, aws, pytorch, tensorflow, scikit learn, machine learning, inteligência artificial, llms, sagemaker, automação, pipelines, ci/cd, governança, segurança, cloud computing

Aprenda Numpy

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Author : Diego Rodrigues
language : pt-BR
Publisher: StudioD21
Release Date : 2025-07-12

Aprenda Numpy written by Diego Rodrigues and has been published by StudioD21 this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-07-12 with Education categories.

APRENDA NumPy Domine Processamento de Dados e Cálculos Avançados em Python Este livro é ideal para estudantes e profissionais que desejam dominar NumPy para análise de dados, automação científica e computação avançada em Python. Com abordagem prática e exemplos aplicados, você aprenderá a realizar operações vetoriais, manipulação eficiente de arrays multidimensionais, integração com bibliotecas líderes como Pandas, SciPy, TensorFlow, PyTorch e frameworks de machine learning. O conteúdo inclui técnicas de processamento de grandes volumes de dados, otimização de performance para deep learning, análise estatística, álgebra linear, broadcasting, slicing, agregação, filtros booleanos e integração com Jupyter, Anaconda, AWS, Google Colab, Databricks e ambientes cloud. Prepare-se para construir soluções escaláveis em ciência de dados, automação financeira, engenharia, pesquisas acadêmicas e projetos industriais de alta performance. Inclui: • Operações vetoriais e manipulação avançada de arrays • Integração com Pandas, SciPy, TensorFlow e PyTorch • Técnicas de álgebra linear, estatística e análise numérica • Otimização de performance para big data e deep learning • Práticas de visualização com Matplotlib, Seaborn e Plotly • Automatização de workflows em cloud, edge e clusters HPC • Boas práticas para projetos científicos e industriais Domine NumPy e impulsione sua carreira em ciência de dados, engenharia, inteligência artificial e automação com soluções robustas, rápidas e integradas. numpy, python, análise de dados, arrays multidimensionais, álgebra linear, deep learning, pandas, scipy, tensorflow, big data, computação científica, automação, jupyter, cloud, databricks

Aprenda Tensorflow

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Author : Diego Rodrigues
language : pt-BR
Publisher: StudioD21
Release Date : 2024-12-12

Aprenda Tensorflow written by Diego Rodrigues and has been published by StudioD21 this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-12-12 with Business & Economics categories.

APRENDA TENSORFLOW Domine a Criação de Modelos de IA com Escalabilidade e Precisão. Dos Fundamentos às Aplicações Práticas. Este guia completo é voltado para desenvolvedores e estudantes que desejam criar soluções com TensorFlow unindo robustez, desempenho e escalabilidade. Você aprenderá a aplicar aprendizado profundo com eficiência, dominar pipelines de dados, construir modelos avançados e realizar deploy profissional para produção. Inclui: • Manipulação de tensores e estruturação de modelos com Keras • Construção e treinamento de CNNs, RNNs, Transformers e GANs • Técnicas de regularização, tuning de hiperparâmetros e otimização de performance • Implementação prática com tf.data, TensorBoard e TensorFlow Lite • Deploy com TensorFlow Serving, integração com IoT e uso de GPUs e TPUs • Casos reais em NLP, visão computacional, saúde e sistemas corporativos Ao final, você estará apto a desenvolver aplicações com TensorFlow para cenários críticos e ambientes escaláveis com excelência técnica. tensorflow, keras, deep learning, aprendizado profundo, cnn, rnn, gpu, deploy, iot, modelos escaláveis

Deep Learning Com Pytorch

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Author : Diego Rodrigues
language : pt-BR
Publisher:
Release Date : 2024-12-17

Deep Learning Com Pytorch written by Diego Rodrigues and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-12-17 with Business & Economics categories.

MASTERTECH: DEEP LEARNING COM PYTORCH: Domine a Construção de Redes Neurais Modernas com Prática e Eficiência – Edição 2024, um guia completo para elevar suas habilidades em inteligência artificial. Escrito por Diego Rodrigues, autor internacional com mais de 180 títulos publicados em seis idiomas, este livro é a ponte entre teoria e prática para a criação de soluções inovadoras com PyTorch, uma das bibliotecas de aprendizado profundo mais avançadas do mundo. Seja você iniciante ou profissional experiente, este livro oferece uma abordagem estruturada, do básico ao avançado, para aplicar Deep Learning de forma eficiente e robusta. Desde a manipulação de tensores até o desenvolvimento de CNNs, RNNs e arquiteturas Transformer, você encontrará exercícios práticos e aplicações reais que permitirão resolver problemas do mundo moderno. Você aprenderá a: Construir redes neurais personalizadas e implementá-las com PyTorch. Utilizar recursos avançados como processamento distribuído e aceleração com GPUs. Aplicar Deep Learning em visão computacional, NLP e outras áreas críticas. Adotar melhores práticas de pré-processamento, validação e otimização de modelos. O conteúdo inclui estudos de caso aplicados e exemplos práticos otimizados para plataformas de nuvem como AWS e Google Cloud, oferecendo uma visão holística da implementação de soluções com PyTorch. Se você está pronto para transformar ideias em inovações tecnológicas, DEEP LEARNING COM PYTORCH é o recurso definitivo para moldar o futuro com inteligência artificial. TAGS: Python Java Linux Kali HTML ASP.NET Ada Assembly BASIC Borland Delphi C C# C++ CSS Cobol Compilers DHTML Fortran General JavaScript LISP PHP Pascal Perl Prolog RPG Ruby SQL Swift UML Elixir Haskell VBScript Visual Basic XHTML XML XSL Django Flask Ruby on Rails Angular React Vue.js Node.js Laravel Spring Hibernate .NET Core Express.js TensorFlow PyTorch Jupyter Notebook Keras Bootstrap Foundation jQuery SASS LESS Scala Groovy MATLAB R Objective-C Rust Go Kotlin TypeScript Dart SwiftUI Xamarin React Native NumPy Pandas SciPy Matplotlib Seaborn D3.js OpenCV NLTK PySpark BeautifulSoup Scikit-learn XGBoost CatBoost LightGBM FastAPI Redis RabbitMQ Kubernetes Docker Jenkins Terraform Ansible Vagrant GitHub GitLab CircleCI Regression Logistic Regression Decision Trees Random Forests AI ML K-Means Clustering Support Vector Machines Gradient Boosting Neural Networks LSTMs CNNs GANs ANDROID IOS MACOS WINDOWS Nmap Metasploit Framework Wireshark Aircrack-ng John the Ripper Burp Suite SQLmap Maltego Autopsy Volatility IDA Pro OllyDbg YARA Snort ClamAV Netcat Tcpdump Foremost Cuckoo Sandbox Fierce HTTrack Kismet Hydra Nikto OpenVAS Nessus ZAP Radare2 Binwalk GDB OWASP Amass Dnsenum Dirbuster Wpscan Responder Setoolkit Searchsploit Recon-ng BeEF AWS Google Cloud IBM Azure Databricks Nvidia Meta Power BI IoT CI/CD Hadoop Spark Dask SQLAlchemy Web Scraping MySQL Big Data Science OpenAI ChatGPT Handler RunOnUiThread() Qiskit Q# Cassandra Bigtable VIRUS MALWARE Information Pen Test Cybersecurity Linux Distributions Ethical Hacking Vulnerability Analysis System Exploration Wireless Attacks Web Application Security Malware Analysis Social Engineering Social Engineering Toolkit SET Computer Science IT Professionals Careers Expertise Library Training Operating Systems Security Testing Penetration Test Cycle Mobile Techniques Industry Global Trends Tools Framework Network Security Courses Tutorials Challenges Landscape Cloud Threats Compliance Research Technology Flutter Ionic Web Views Capacitor APIs REST GraphQL Firebase Redux Provider Bitrise Actions Material Design Cupertino Fastlane Appium Selenium Jest Visual Studio AR VR

Aprenda Vertex Ai

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Author : Diego Rodrigues
language : pt-BR
Publisher: StudioD21
Release Date : 2025-06-26

Aprenda Vertex Ai written by Diego Rodrigues and has been published by StudioD21 this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-06-26 with Business & Economics categories.

APRENDA VERTEX AI Implemente IA Corporativa na Nuvem Google Este livro é direcionado a profissionais de tecnologia, engenheiros de dados e estudantes que desejam dominar o uso do Vertex AI na criação, automação e governança de projetos de inteligência artificial em ambientes corporativos Google Cloud. Aprenda a estruturar pipelines de machine learning, integrar dados, automatizar processos de deploy e versionamento, monitorar performance e implementar práticas de MLOps e DataOps com segurança, escalabilidade e compliance. Aborde integrações práticas com BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage, além de frameworks líderes como TensorFlow, PyTorch e scikit-learn. Desenvolva competências em deploy multi-cloud, tuning de modelos, controle de custos, automação CI/CD e governança total do ciclo de vida dos dados e modelos. Inclui: • Configuração profissional do Vertex AI na Google Cloud • Construção de pipelines automáticos e escaláveis de machine learning • Integração avançada com BigQuery, Dataflow, Pub/Sub e Cloud Storage • Deploy, versionamento e monitoramento de modelos em produção • Orquestração com TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, AutoML e containers • Automação CI/CD, tuning de performance, controle de custos • Implementação de Feature Store, Model Registry e políticas de acesso • Governança, auditoria, compliance e segurança de dados em IA • Estratégias de MLOps, DataOps e integração multi-cloud • Aplicações reais, preparação para certificações e projetos críticos Domine Vertex AI e torne-se referência em IA corporativa, entregando projetos escaláveis, auditáveis e alinhados com as demandas do mercado global. vertex ai, google cloud, machine learning, pipelines, nvidia, automação, bigquery, dataflow, pub/sub, cloud storage, ci/cd, mlops, automl, tensorflow, pytorch, feature store, model registry, dataops, deploy de modelos, orquestração, monitoramento, governança, segurança de dados

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