Descripción
Una guía completa para ponerte al día con los últimos desarrollos del aprendizaje automático práctico con Python y mejorar tu comprensión de los algoritmos y técnicas de aprendizaje automático (ML)
Características clave
- Profundiza en los algoritmos de aprendizaje automático para resolver los complejos desafíos a los que se enfrentan hoy en día los científicos de datos.
- Explora contenido de vanguardia que refleja los avances en el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo.
- Utiliza bibliotecas de Python actualizadas como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn para realizar un seguimiento de los proyectos de aprendizaje automático de principio a fin.
Descripción del libro
Python Machine Learning By Example, tercera edición, sirve como una puerta de entrada completa al mundo del aprendizaje automático (ML).
Con seis nuevos capítulos, sobre temas que incluyen el desarrollo de motores de recomendación de películas con Naïve Bayes, el reconocimiento de rostros con máquinas de vectores de soporte, la predicción de precios de acciones con redes neuronales artificiales, la categorización de imágenes de ropa con redes neuronales convolucionales, la predicción con secuencias utilizando redes neuronales recurrentes y el aprovechamiento del aprendizaje por refuerzo para tomar decisiones, el libro se ha actualizado considerablemente para los últimos requisitos empresariales.
Al mismo tiempo, este libro proporciona información práctica sobre los fundamentos clave del ML con la programación de Python. Hayden aplica su experiencia para demostrar implementaciones de algoritmos en Python, tanto desde cero como con bibliotecas.
Cada capítulo recorre una aplicación adoptada por la industria. Con la ayuda de ejemplos realistas, comprenderá la mecánica de las técnicas de ML en áreas como el análisis exploratorio de datos, la ingeniería de características, la clasificación, la regresión, la agrupación y el PNL.
Al final de este libro de ML Python, habrá adquirido una visión general del ecosistema de ML y estará familiarizado con las mejores prácticas para aplicar las técnicas de ML para resolver problemas.
Lo que aprenderás
- Comprender los conceptos importantes en ML y ciencia de datos.
- Usar Python para explorar el mundo de la minería de datos y el análisis.
- Ampliar el entrenamiento de modelos utilizando diversas complejidades de datos con Apache Spark.
- Profundizar en el análisis de texto y el PNL utilizando bibliotecas de Python como NLTK y Gensim.
- Seleccionar y construir un modelo de ML, y evaluar y optimizar su rendimiento.
- Implementar algoritmos de ML desde cero en Python, TensorFlow 2, PyTorch y scikit-learn.
Para quién es este libro
Si eres un entusiasta del aprendizaje automático, un analista de datos o un ingeniero de datos apasionado por el aprendizaje automático y quieres empezar a trabajar en tareas de aprendizaje automático, este libro es para ti.
Se asume un conocimiento previo de la codificación en Python y una familiaridad básica con los conceptos estadísticos será beneficiosa, aunque no es necesaria.
Author: Yuxi (Hayden) Liu
Publisher: Packt Publishing
Published: 10/30/2020
Pages: 526
Binding Type: Paperback
Weight: 1.97lbs
Size: 9.25h x 7.50w x 1.06d
ISBN13: 9781800209718
ISBN10: 1800209711
BISAC Categories:
- Computadoras | Lenguajes | Python
- Computadoras | Inteligencia artificial | Procesamiento del lenguaje natural
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