Machine Learning T Cnicas De Aprendizaje Supervisado A Trav S De R

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Machine Learning Y Deep Learning

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Author : Jesús Bobadilla Sancho
language : es
Publisher: Ra-Ma Editorial
Release Date : 2020-02-24

Machine Learning Y Deep Learning written by Jesús Bobadilla Sancho 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 2020-02-24 with Computers categories.

Automático (Machine Learning). El objetivo del machine learning es que los sistemas informáticos sean capaces de aprender a partir de los datos, emulando de esta manera las capacidades humanas. El Aprendizaje Profundo (Deep Learning) es el área más prometedora del machine learning. Los modernos sistemas de reconocimiento facial, conducción automática, chatbots, comportamiento de los videojuegos, etc. se llevan a cabo haciendo uso de técnicas de deep learning. En este libro se explican los conceptos más relevantes tanto de machine learning como de deep learning. Ambos bloques se pueden abordar de manera independiente y en cualquier orden. Se aportan multitud de ejemplos programados en Python y explicados desde cero, con gráficos representativos. También se hace uso de las bibliotecas Scikit y Keras. Cualquier lector con conocimientos de programación podrá entender los conceptos y los ejemplos que se exponen en el libro: Regresión Clasificación Clustering Reducción de Dimensionalidad Redes Neuronales Redes Convolucionales (Convolutional Neural Networks) Enriquecimiento de datos (Data Augmentation) Generadores de Datos Aprendizaje por Transferencia (Transfer Learning) Autoencoders Visualización de capas ocultas Aprendizaje Generativo (Generative Learning) El libro contiene material adicional que podrá descargar accediendo a la ficha del libro en www.ra-ma.es

Machine Learning Y Deep Learning

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Author : Jesús Bobadilla
language : es
Publisher: Ediciones de la U
Release Date : 2021-06-04

Machine Learning Y Deep Learning written by Jesús Bobadilla 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 2021-06-04 with Computers categories.

Automático (Machine Learning). El objetivo del machine learning es que los sistemas informáticos sean capaces de aprender a partir de los datos, emulando de esta manera las capacidades humanas. El Aprendizaje profundo (Deep Learning) es el área más prometedora del machine learning. Los modernos sistemas de reconocimiento facial, conducción automática, chatbots, comportamiento de los videojuegos, etc se llevan a cabo haciendo uso de técnicas de deep learning. En este libro se explican los conceptos más relevantes tanto de machine learning como de deep learning. Ambos bloques se pueden abordar de manera independiente y en cualquier orden. Se aportan multitud de ejemplos programados en Python y explicados desde cero, con gráficos representativos. También se hace uso de las bibliotecas Scikit y Keras. Cualquier lector con conocimientos de programación podrá entender los conceptos y los ejemplos que se exponen en el libro.

Machine Learning T Cnicas De Aprendizaje Supervisado A Trav S De R

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Author : CESAR PEREZ LOPEZ
language : en
Publisher: CESAR PEREZ
Release Date :

Machine Learning T Cnicas De Aprendizaje Supervisado A Trav S De R written by CESAR PEREZ LOPEZ and has been published by CESAR PEREZ this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.

En este libro se desarrollarán técnicas de Machine Learning correspondientes a aprendizaje supervisado y relativas a regresión. Más concretramente, se profundizará en los modelos lineales de regresión múltiple con toda su problemática de identificación, estimación y diagnosis. Se hace especial hincapié en el tratamiento de la multicolinealidad a través de la Ridge Regression (regresión en cadena) y el método PLS de los mínimos cuadrados parciales. Se profundiza también en los modelos lineales generalizados que son un tipología fundamental de modelos de aprendizaje supervisado. Se dedica una parcela importante del contenido a los modelos de variable dependiente limitada y recuento, con especial mención a los Modelos Logísticos Logit y Probit. También se abordan los modelos predictivos del análisis de la varianza y la covarianza. Todos los temas se ilustran con variedad de ejercicios totalmente resueltos paso a paso con el software R.

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.

Machine Learning

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Author : César Pérez López
language : en
Publisher:
Release Date : 2025

Machine Learning written by César Pérez López and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025 with categories.

Machine Learning utiliza dos tipos de técnicas: aprendizaje supervisado, que entrena modelos sobre datos de entrada y salida conocidos para poder predecir resultados futuros, y aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada. El objetivo del aprendizaje automático supervisado es construir un modelo que haga predicciones basadas en evidencia en presencia de incertidumbre. Entre las técnicas de aprendizaje supervisado destacan los modelos no lineales, que no asumen una relación lineal entre las variables de entrada y la variable de salida. En este libro se desarrollan técnicas de Machine Learning de aprendizaje supervisado relativas a modelos no lineales. El contenido comienza profundizando en los modelos no lineales de regresión múltiple con toda su problemática de identificación, estimación y diagnosis. Se hace hincapié en los modelos de ecuaciones simultáneas no lineales. También se tratan los modelos de regresión particionada y segmentada. A continuación, se aborda la familia de los modelos lineales generalizados y todas las tipologías de modelos no lineales derivados: Modelos Logit, Modelos Probit, Modelos de Poisson, Modelos Binomial Negativa, Modelos Exponenciales y Modelos Normales. Se continúa tratando los modelos de variable dependiente limitada, elección discreta, recuento, censurados, truncados y selección muestral. Una parte importante del contenido profundiza en los modelos no lineales con datos de panel. Se abordan los modelos Logit, Probit y de Poisson con datos de panel, así como las metodologías más habituales para el tratamiento de los modelos con datos de panel dinámicos como la metodología de Arellano y Bond. También se tratan las raíces unitarias en modelos de datos de panel, así como la cointegración en paneles. Finalmente, se dedica una parte del contenido a los modelos predictivos de redes neuronales, incluido el ajuste de modelos de regresión con redes y la predicción de series temporales a través de redes neuronales. Todos los capítulos se ilustran con ejemplos y ejercicios representativos resueltos con el software más actual como R, EVIEWS, SAS e IBM SPSS.

Sistemas De Aprendizaje Autom Tico

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Author : Emilio Soria Olivas
language : es
Publisher: Ra-Ma Editorial
Release Date : 2023-05-30

Sistemas De Aprendizaje Autom Tico written by Emilio Soria Olivas 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 2023-05-30 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, 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.

T Cnicas Y Herramientas Para La Inteligencia Artificial Redes Neuronales A Trav S De R Y Python

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Author : CESAR PEREZ LOPEZ
language : es
Publisher: SCIENTIFIC BOOKS
Release Date :

T Cnicas Y Herramientas Para La Inteligencia Artificial Redes Neuronales A Trav S De R Y Python written by CESAR PEREZ LOPEZ and has been published by SCIENTIFIC BOOKS this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.

La Inteligencia Artificial combina algoritmos matemáticos y técnicas de Machine Learning, Deep Learning y Big Data para extraer el conocimiento contenido en los datos y presentarlo de forma comprensible y automática. En este libro se profundiza en el uso de las redes neuronales para aprendizaje supervisado y no supervisado. En cuanto al aprendizaje supervisado se tienen en cuenta las arquitecturas más comunes como Perceptrón Multicapa, Red de Base Radial, Redes ADALINE, Redes de HOPFIELD, Redes Probabilísticas, Redes Lineales, Redes de Regresión Generalizada, Redes LVQ, Redes Lineales y Redes para Optimización de Modelos de Regresión. En este apartado de análisis supervisado merecen especial atención las Redes Neuronales para Predicción de Series Temporales como la Red LSTM, las Redes GRU, las Redes Neuronales Recurrentes RNN, las Redes NARX, las Redes NNAR y en general las Redes Neuronales Dinámicas. En cuanto al aprendizaje no supervisado se desarrollan las Redes para Reconicimientio de Patrones y Análisis Cluster como las Redes de KOHONEN (Mapas autoorganizativos SOM), las Redes para Reconocimiento de Patrones, las Redes Neuronales Autoencoders, las Redes para Aprendizaje por Transferencia (Transfer Learning), Las Redes para Detección de Anomalías y las Redes Neuronales Convolucionales. Los sucesivos temas describen metodológicamente las arquitecturas de los diferentes tipos de redes neuronales y su utilidad en las aplicaciones prácticas. Además, para cada tipo de red neuronal se presentan ejemplos con una sintaxis óptima en los lenguajer R y Python.

Machine Learning

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Author : F. MARQUÉS
language : es
Publisher:
Release Date : 2020-04-08

Machine Learning written by F. MARQUÉS and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-04-08 with categories.

En este libro se desarrollarán técnicas de aprendizaje supervisado relativas a regresión y a clasificación. Má concretramente, se profundizará en los modelos de regresión lineal generalizados GLM (Logit y Probit), los modelos dinámicos de regresión lineal, los modelos de regresión lineal particionada y segmentada (Linear regression), los modelos de regresión no lineales, los modelos de regresión lineal con estructura de panel y los modelos predictivos de clasificación y segmentación, profundizando especialmente en los modelos de Análisis Discriminante (Discriminant Analysis) y en los modelos de Árboles de Decisión (Decision Trees). Por último se profundiza en los modelos de redes neuronales (Neural Networks). Se presentan ejemplos y ejercicios que se resuelven con el software SPSS.

Practical Weak Supervision

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Author : Wee Hyong Tok
language : en
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
Release Date : 2021-09-30

Practical Weak Supervision written by Wee Hyong Tok and has been published by "O'Reilly Media, Inc." this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-09-30 with Computers categories.

Most data scientists and engineers today rely on quality labeled data to train machine learning models. But building a training set manually is time-consuming and expensive, leaving many companies with unfinished ML projects. There's a more practical approach. In this book, Wee Hyong Tok, Amit Bahree, and Senja Filipi show you how to create products using weakly supervised learning models. You'll learn how to build natural language processing and computer vision projects using weakly labeled datasets from Snorkel, a spin-off from the Stanford AI Lab. Because so many companies have pursued ML projects that never go beyond their labs, this book also provides a guide on how to ship the deep learning models you build. Get up to speed on the field of weak supervision, including ways to use it as part of the data science process Use Snorkel AI for weak supervision and data programming Get code examples for using Snorkel to label text and image datasets Use a weakly labeled dataset for text and image classification Learn practical considerations for using Snorkel with large datasets and using Spark clusters to scale labeling

T Cnicas Y Herramientas De Aprendizaje Supervisado Modelos No Lineales

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Author : E Zúñiga
language : es
Publisher: Independently Published
Release Date : 2024-10-18

T Cnicas Y Herramientas De Aprendizaje Supervisado Modelos No Lineales 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 2024-10-18 with Business & Economics categories.

En el campo del Machine Learning, existen diferentes tipos de modelos que se utilizan para analizar y predecir datos. Dos de los tipos más comunes son los modelos lineales y los modelos no lineales. El Machine Learning utiliza dos tipos de técnicas: aprendizaje supervisado, que entrena modelos sobre datos de entrada y salida conocidos para poder predecir resultados futuros, y aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada. El objetivo del aprendizaje automático supervisado es construir un modelo que haga predicciones basadas en evidencia en presencia de incertidumbre. Un algoritmo de aprendizaje supervisado toma un conjunto conocido de datos de entrada y respuestas conocidas a los datos (salida) y entrena un modelo para generar predicciones razonables para la respuesta a nuevos datos. El aprendizaje supervisado utiliza técnicas de clasificación y regresión para desarrollar modelos predictivos. Los modelos predictivos de regresión predicen respuestas continuas y las variables independientes también suelen ser contínuas. En este libro se desarrollarán técnicas de Machine Learning de aprendizaje supervisado relativas a regresión no lineal. Más concretramente, se profundizará en los modelos no lineales de regresión múltiple con toda su problemática de identificación, estimación y diagnosis. Se hace especial hincapié en los modelos lineales generalizados y todas las tipologías de modelos no lineales derivados: Modelos Logit, Modelos Probit, Modelos de Poisson y Modelos Binomial Negativa. A continuación se abordan los modelos de variable dependiente limitada, elección discreta, recuento, censurados, truncados y selección muestral. Se profundiza también en los modelos no lineales con datos de panel. Se dedica una parcela importante a los modelos predictivos de redes neuroanles. Todos los capítulos se ilustran con ejemplos y ejercicios representativos resueltos con el software más actual como R, SAS, SPSS, EVIEWS y STATGRAPHICS.