{"product_id":"modern-deep-learning-for-tabular-data-novel-approaches-to-common-modeling-problems-9781484286913","title":"Aprendizaje profundo moderno para datos tabulares: enfoques novedosos para problemas de modelado comunes","description":"\u003cp\u003eEl aprendizaje profundo es una de las herramientas más potentes en el panorama actual de la inteligencia artificial. Aunque se ha aplicado predominantemente a conjuntos de datos de imágenes, texto y señales altamente especializados, este libro sintetiza y presenta enfoques novedosos de aprendizaje profundo para un dominio aparentemente improbable: los datos tabulares. Ya sea para finanzas, negocios, seguridad, medicina o innumerables otros dominios, el aprendizaje profundo puede ayudar a extraer y modelar patrones complejos en datos tabulares, una forma increíblemente ubicua de datos estructurados.\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eLa Parte I del libro ofrece una visión general rigurosa de los principios, algoritmos y habilidades de implementación del aprendizaje automático relevantes para modelar y manipular de manera integral los datos tabulares. La Parte II estudia cinco diseños de modelos de aprendizaje profundo dominantes: redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes, atención y transformadores, y redes arraigadas en árboles, tanto a través de su uso \"predeterminado\" como de su aplicación a datos tabulares. La Parte III combina el poder de los métodos cubiertos anteriormente al examinar estrategias y técnicas para potenciar los sistemas de aprendizaje profundo: autoencoders, generación profunda de datos, metaoptimización, organización multimodo e interpretabilidad de redes neuronales. Cada capítulo incluye amplias visualizaciones, código y cobertura de investigación relevante.\u003c\/p\u003e \u003ci\u003eEl aprendizaje profundo moderno para datos tabulares\u003c\/i\u003e es uno de los primeros de su tipo: una amplia exploración de la teoría y las aplicaciones del aprendizaje profundo a datos tabulares, que integra y documenta métodos y técnicas novedosos en el campo. Este libro proporciona un sólido conjunto de herramientas conceptuales y teóricas para abordar problemas desafiantes de datos tabulares.\u003cbr\u003e\u003cb\u003eLo que aprenderá\u003c\/b\u003e\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eConceptos y desarrollos importantes en el aprendizaje automático y profundo moderno, con un fuerte énfasis en las aplicaciones de datos tabulares.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eComprender los vínculos prometedores entre el aprendizaje profundo y los datos tabulares, y cuándo un enfoque de aprendizaje profundo es o no apropiado.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAplicar investigaciones prometedoras y enfoques de modelado únicos en contextos de datos del mundo real.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eExplorar e interactuar con avances teóricos modernos y respaldados por la investigación sobre el modelado tabular profundo.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUtilizar métodos de preprocesamiento únicos y exitosos para preparar datos tabulares para un modelado exitoso.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e \u003cb\u003ePara quién es este libro\u003c\/b\u003eCientíficos de datos e investigadores de todos los niveles, desde principiantes hasta avanzados, que buscan mejorar los resultados en datos tabulares con aprendizaje profundo o comprender los aspectos teóricos y prácticos de la investigación de modelado tabular profundo. Aplicable a lectores que buscan aplicar el aprendizaje profundo a todo tipo de contextos de datos tabulares complejos, incluidos negocios, finanzas, medicina, educación y seguridad.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-15162531\"\u003eAndre Ye\u003c\/a\u003e, \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-15812542\"\u003eZian Wang\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e Apress\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 30\/12\/2022\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 842\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 3.27 libras\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 10.00 alto x 7.00 ancho x 1.73 profundidad\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9781484286913\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 148428691X\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-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-COM031000\"\u003eTeoría de la Información\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eAcerca del autor\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eAndre Ye\u003c\/b\u003e es un investigador de aprendizaje profundo enfocado en construir y entrenar sistemas robustos de visión por computadora médica profunda para contextos inciertos, ambiguos e inusuales. Ha publicado otro libro con Apress, \u003ci\u003eModern Deep Learning Design and Applications\u003c\/i\u003e, y escribe artículos de ciencia de datos de formato corto en su blog. En su tiempo libre, Andre disfruta mantenerse al tanto de la investigación actual sobre aprendizaje profundo y tocar heavy metal. \u003c\/p\u003e \u003cb\u003eAndy Wang\u003c\/b\u003e es un investigador y escritor técnico apasionado por la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Con una amplia experiencia en herramientas y aplicaciones modernas de IA, ha competido en varias competiciones profesionales de ciencia de datos, obteniendo cientos y miles de visitas en sus artículos publicados. Su enfoque principal radica en construir pipelines de modelos versátiles para diferentes configuraciones de problemas, incluidas tareas tabulares y relacionadas con la visión por computadora. En otros momentos, cuando Andy no está escribiendo o programando, tiene pasión por el piano y la natación.","brand":"Apress","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":45876703101103,"sku":"9781484286913","price":59.99,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0651\/9255\/8767\/files\/img_2ee97765-0c64-41b3-b57c-4f7982eecda4.jpg?v=1757693878","url":"https:\/\/www.correctionsbookstore.com\/es\/products\/modern-deep-learning-for-tabular-data-novel-approaches-to-common-modeling-problems-9781484286913","provider":"Corrections Bookstore ","version":"1.0","type":"link"}