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Aprendizaje Autom Tico


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Sistemas De Aprendizaje Autom Tico


Sistemas De Aprendizaje Autom Tico
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Author : Emilio Soria Olivas
language : es
Publisher: Ra-Ma Editorial
Release Date : 2023-05-30

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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, finaliza 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 Long Short Term Memory (LSTM). Esta obra contiene numerosas aplicaciones prácticas con su código Python que podrá descargar desde la web del libro. ¿Te lo vas a perder? El libro contiene material adicional que podrá descargar accediendo a la ficha del libro en www.ra-ma.es. Los contenidos adaptados al Curso de Especialización en Inteligencia Artificial y Big Data.



Aprendizaje Autom Tico Y Profundo En Python


Aprendizaje Autom Tico Y Profundo En Python
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Author : Carlos Pineda Pertuz
language : es
Publisher: Ediciones de la U
Release Date : 2022-01-28

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Es una herramienta de apoyo y de consulta para toda aquella persona interesada en dominar los fundamentos del aprendizaje automático y profundo, a tal punto que le permita aprender lo necesario para desarrollar sus propios modelos de aprendizaje aptos para realizar predicciones con base en los datos, para ello el autor hará uso en la mayoría de los casos de explicaciones teóricas y prácticas, que permitan al lector afianzar sus ideas y fortalecer su aprendizaje. El libro 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.



Aprendizaje Autom Tico En Acci N


Aprendizaje Autom Tico En Acci N
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Author : Alan T. Norman
language : es
Publisher: Litres
Release Date : 2019-12-14

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¿Está buscando un libro fundamental para comenzar con los conceptos básicos del aprendizaje automático? Mi libro le explicará los conceptos básicos de manera que sean fáciles de entender. Una vez que haya leído este libro, tendrá una sólida comprensión de los principios básicos que facilitarán el paso a un libro más avanzado si desea obtener más información.



Aprendizaje Autom Tico Y Profundo En Python


Aprendizaje Autom Tico Y Profundo En Python
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Author : Carlos Pineda
language : es
Publisher: Ediciones de la U
Release Date : 2022-10-04

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Es una herramienta de apoyo y de consulta para toda aquella persona interesada en dominar los fundamentos del aprendizaje automático y profundo, a tal punto que le permita aprender lo necesario para desarrollar sus propios modelos de aprendizaje aptos para realizar predicciones con base en los datos, para ello el autor hará uso en la mayoría de los casos de explicaciones teóricas y prácticas, que permitan al lector afianzar sus ideas y fortalecer su aprendizaje. El libro 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.



Sistemas De Aprendizaje Autom Tico


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Author : Varios autores
language : es
Publisher: Ediciones de la U
Release Date : 2023-07-27

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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.



Aprendizaje Autom Tico


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Author : Sebastian Dark
language : es
Publisher:
Release Date : 2019-05-21

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¿Sientes curiosidad por descubrir la tecnología revolucionaria que está configurando nuestro futuro y cambiando el mundo actual? El aprendizaje automático es una parte del campo de la informática que implica que los sistemas informáticos sean capaces de "aprender" con datos a pesar de no estar programados explícitamente. En 2017, AlphaGo, que es una IA desarrollada por Google DeepMind y comenzó solo conociendo las reglas del juego, finalmente pudo entrenarse a sí mismo y vencer a Ke Jie, el jugador número 1 del mundo en ese momento. Si bien esto puede no parecer tan impresionante al principio, es importante comprender que Go es un juego muy complejo que muchos programadores no pudieron superar con la IA en el pasado. Aunque Go es un ejemplo interesante, las posibilidades de utilizar el aprendizaje automático son ilimitadas. Desde el comercio minorista a la medicina y a las finanzas, el aprendizaje automático tiene la capacidad de cambiar cada industria con la que entra en contacto. De hecho, esta revolución ya ha comenzado y solo seguirá creciendo. Según statista.com, la industria de la inteligencia artificial crecerá exponencialmente en los próximos años, ¡de $ 7 mil millones en 2018 a $ 90 mil millones en 2025!Esto no es algo que puedas permitirte perder. Sin lugar a dudas es el futuro. Sin embargo, es tan complejo como revolucionario. Si no tiene antecedentes o experiencia en el campo, es fácil que se atasque con todos los conceptos y términos complicados. Además, encontrar información que sea fácil de entender puede resultar un desafío porque lo más probable es que no sea exhaustiva, incluso si la encuentra. En este libro, encontrará el equilibrio perfecto entre la información, que es muy complete, y la capacidad de entenderla. Aunque está diseñado para principiantes, no contendrá información simple y de fácil acceso. Se le sumergirá profundamente en el campo, pero será conducido cuidadosamente a través de él de manera que todo sea fácil de entender, incluso si no tiene conocimientos técnicos en programación de computadoras. Algunas de las cosas que descubrirá incluyen... Qué Es Realmente El Aprendizaje Automático Y Las Formas Sorprendentes En Que Puede Cambiar El Mundo. Cómo El Campo Puede Ser Dividido Y Aprendido De Una Manera Manejable Varias Aplicaciones Y Potencial De Aprendizaje Automático Que Puede Utilizar, Que Puede Que Nunca Haya Imaginado Aprendizaje Supervisado Versus Aprendizaje No Supervisado - Y Analizarlos Paso A Paso Analizar Las Redes Neuronales De Una Manera Extremadamente Fácil De Entender Algoritmos Exclusivos De Aprendizaje Automático Que Desarrollarán La Base Para Desarrollar Tus Habilidades ¡Y mucho más! Si finalmente está preparado para comprender esta tecnología revolucionaria a un alto nivel a pesar de su experiencia técnica, Haga Clic en "Agregar al Carrito" ¡Ahora!



Introducci N Al Aprendizaje Autom Tico Con Orange


Introducci N Al Aprendizaje Autom Tico Con Orange
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Author : José Manuel Casas
language : es
Publisher: Marcombo
Release Date : 2024-04-22

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Aprender acerca de la inteligencia artificial (IA) y hacer realidad sus primeros modelos ahora es más fácil que nunca. Introducción al aprendizaje automático con Orange le guiará en este camino a través de una de las herramientas de software de código abierto más potentes de la actualidad, Orange Data Mining. En este libro encontrará una explicación detallada sobre Orange Data Mining, una plataforma que proporciona un entorno visual y de programación para la exploración, representación gráfica y análisis de datos. A través de un enfoque basado en componentes, este software le permitirá construir flujos de trabajo analíticos personalizados mediante la conexión de diferentes widgets para realizar tareas específicas. Apto para aficionados, curiosos y expertos por igual, este libro no solo cubre los fundamentos de la IA, sino que también le invita a sumergirse en la programación de modelos de IA por su cuenta, aprovechando una comunidad activa que constantemente enriquece Orange con nuevas capacidades y funcionalidades. Gracias a la lectura de este libro: •Aprenderá a usar el entorno de trabajo de Orange. •Comprenderá los principios del análisis de datos y su visualización. •Dominará los conceptos fundamentales del aprendizaje automático. •Será capaz de desarrollar sus propios modelos de inteligencia artificial. Únase a este viaje para explorar, aprender y crear con inteligencia artificial, mientras fomenta la colaboración y la innovación dentro de una comunidad de código abierto en constante crecimiento. Este libro es la puerta de entrada a un mundo donde la tecnología punta está al alcance de su mano. No lo deje escapar, transforme su comprensión de los datos y sus habilidades en IA.



Inteligencia Artificial


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Author : John Adamssen
language : es
Publisher: Efalon Acies
Release Date : 2020-08-03

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Este es un combo de 2 libros, que tiene los siguientes títulos: Libro 1: En esta guía, aprenderá sobre todos los conceptos básicos de la inteligencia artificial. Aprenderá qué es, cómo funciona y de dónde viene (o, en otras palabras, cómo comenzó todo). Aparte de eso, nos sumergiremos en algunos análisis de datos y ejemplos de inteligencia artificial. Cubriremos varios pasos en el proceso analítico y veremos qué se necesita para que la inteligencia artificial sea efectiva. Por último, pero no menos importante, los problemas de seguridad y privacidad saldrán a la luz, ya que la era de hoy está llena de piratería, espionaje y robo. Por lo tanto, es obligatorio que estos dispositivos y sistemas se mantengan seguros y protegidos. Libro 2: ¿Pueden las máquinas escribir libros? ¿Se puede usar la inteligencia artificial para los negocios? ¿Habrá pantallas táctiles o serán reemplazadas por reconocimiento de voz? ¿Qué son los deepfakes? ¿Cómo funcionan los autos autónomos, y van a ser una realidad pronto? Todas estas preguntas salen a la luz en este breve pero informativo libro sobre inteligencia artificial. La sociedad está cambiando rápidamente debido a los sistemas automatizados que benefician o socavan el estilo de vida, el trabajo y el cerebro de las personas. Hoy exploramos lo que puede deparar ese futuro. También buscaremos opciones para que los civiles en el mundo moderno de hoy se adapten más rápidamente. No subestimes el aumento de la inteligencia artificial. Comprende el futuro. Comience a leer o escuchar ahora!



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

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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.



Python Machine Learning


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Author : Vahid Mirjalili
language : es
Publisher: Marcombo
Release Date : 2020-03-27

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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