{"product_id":"hyperparameter-tuning-with-python-boost-your-machine-learning-models-performance-via-hyperparameter-tuning-9781803235875","title":"Ajuste de hiperparámetros con Python: Mejore el rendimiento de su modelo de aprendizaje automático mediante el ajuste de hiperparámetros","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eLleva tus modelos de aprendizaje automático al siguiente nivel aprendiendo a aprovechar la optimización de hiperparámetros, lo que te permitirá controlar los detalles más finos del modelo\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eCaracterísticas principales:\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eObtén una comprensión profunda de cómo funciona la optimización de hiperparámetros\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eExplora la búsqueda exhaustiva, la búsqueda heurística y los métodos de optimización bayesiana y de multifidelidad\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAprende qué método se debe usar para resolver una situación o problema específico\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eDescripción del libro:\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eLos hiperparámetros son un elemento importante en la construcción de modelos de aprendizaje automático útiles. Este libro recopila numerosos métodos de optimización de hiperparámetros para Python, uno de los lenguajes de codificación más populares para el aprendizaje automático. Junto con explicaciones detalladas de cómo funciona cada método, utilizarás un mapa de decisiones que puede ayudarte a identificar el mejor método de optimización para tus requisitos.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eComenzarás con una introducción a la optimización de hiperparámetros y comprenderás por qué es importante. A continuación, aprenderás los mejores métodos para la optimización de hiperparámetros para una variedad de casos de uso y tipos de algoritmos específicos. Este libro no solo cubrirá la búsqueda de cuadrícula o aleatoria habitual, sino también otros potentes métodos subestimados. También se dedican capítulos individuales a los tres grupos principales de métodos de optimización de hiperparámetros: búsqueda exhaustiva, búsqueda heurística, optimización bayesiana y optimización de multifidelidad. Más adelante, aprenderás sobre los principales frameworks como Scikit, Hyperopt, Optuna, NNI y DEAP para implementar la optimización de hiperparámetros. Finalmente, cubrirás los hiperparámetros de algoritmos populares y las mejores prácticas que te ayudarán a optimizar eficientemente tus hiperparámetros.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eAl final de este libro, tendrás las habilidades necesarias para tomar el control total de tus modelos de aprendizaje automático y obtener los mejores modelos para los mejores resultados.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eLo que aprenderás:\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eDescubre el espacio de hiperparámetros y los tipos de distribuciones de hiperparámetros\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eExplora la búsqueda manual, de cuadrícula y aleatoria, y las ventajas y desventajas de cada una\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eComprende los poderosos métodos subestimados junto con las mejores prácticas\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eExplora los hiperparámetros de algoritmos populares\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDescubre cómo optimizar los hiperparámetros en diferentes frameworks y librerías\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eProfundiza en los principales frameworks como Scikit, Hyperopt, Optuna, NNI y DEAP\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDomina las mejores prácticas que puedes aplicar a tus modelos de aprendizaje automático de inmediato\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eA quién va dirigido este libro:\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eEste libro es para científicos de datos e ingenieros de ML que trabajan con Python y desean impulsar aún más el rendimiento de sus modelos de ML utilizando el método de optimización de hiperparámetros adecuado. Aunque se necesita una comprensión básica del aprendizaje automático y de cómo codificar en Python, no se requiere conocimiento previo de la optimización de hiperparámetros en Python.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-15550927\"\u003eLouis Owen\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e Packt Publishing\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 29\/07\/2022\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 306\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 1.16 libras\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 9.25 pulgadas (alto) x 7.50 pulgadas (ancho) x 0.64 pulgadas (profundo)\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9781803235875\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 180323587X\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCategorías BISAC:\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM014000\"\u003eCiencias de la Computación\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM004000\"\u003eInteligencia Artificial | General\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM037000\"\u003eTeoría de Máquinas\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003ci\u003eEste título no es retornable\u003c\/i\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e","brand":"Packt Publishing","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":45876692517039,"sku":"9781803235875","price":65.32,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0651\/9255\/8767\/files\/img_8fc4e867-3370-4f59-9813-9d397e008828.jpg?v=1757693765","url":"https:\/\/www.correctionsbookstore.com\/es\/products\/hyperparameter-tuning-with-python-boost-your-machine-learning-models-performance-via-hyperparameter-tuning-9781803235875","provider":"Corrections Bookstore ","version":"1.0","type":"link"}