Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición: Conceptos, herramientas y técnicas para conseguir sistemas inteligentes Aurélien Géron…

Name: Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición: Conceptos, herramientas y técnicas para conseguir sistemas inteligentes Aurélien Géron
Brand: Aurélien Géron
SKU: BN352615
Price: 179.9 EUR
Availability: InStock

von Aurélien Géron Verlag: ANAYA MULTIMEDIA

2023

Zustand: gebraucht - sehr gut, Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición: Conceptos, herramientas y técnicas para conseguir sistemas inteligentes

Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición: Conceptos, herramientas y técnicas para conseguir sistemas inteligentes Aurélien Géron

Produktart:: 📚 Bücher
Autor(en):: Aurélien Géron
Anbieter:: BUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars-Lutzer *** LITERATUR RECHERCHE *** ANTIQUARISCHE SUCHE
Bestell-Nr.:: BN352615
Sprache:: Deutsch
Katalog:: Varia
ISBN | EAN:: 8441548048 | 9788441548046
Stichworte:: Aprende, Machine, Learning, Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, Tercera, Edición, Conceptos, herramientas, técnicas, para, conseguir, sistemas, inteligentes, Aurélien, Géron…
Zahlungsarten:: Vorauskasse, Rechnung/Überweisung (Vorauszahlung vorbehalten), PayPal

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Verlagstext

Gracias a varios logros innovadores, el deep learning ha dado un gran impulso a todo el campo del machine learning. Ahora, incluso programadores que no saben casi nada de esta tecnología pueden usar herramientas sencillas y eficaces para implementar programas capaces de aprender a partir de datos. Este best seller utiliza ejemplos concretos, una teoría mínima y frameworks de Python listos para la producción (Scikit Learn, Keras y TensorFlow) para ayudarte a obtener una comprensión intuitiva de los conceptos y herramientas para crear sistemas inteligentes.
Con esta tercera edición actualizada, el autor Aurélien Géron explora una variedad de técnicas que van desde una regresión lineal simple a redes neuronales profundas. Hay ejemplos de código y ejercicios por todo el libro para ayudarte a aplicar lo que has aprendido, lo único que necesitas para empezar es experiencia en programación:
* Utiliza Scikit-Learn para hacer un seguimiento de un proyecto de machine learning de ejemplo de principio a fin.
* Explora varios modelos, incluyendo máquinas de vectores soporte, árboles de decisión, random forests y métodos de ensamblaje.
* Aprovecha técnicas de aprendizaje no supervisado, como la reducción de dimensionalidad, el agrupamiento y la detección de anomalías.
* Sumérgete en arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas antagónicas, autocodificadores, modelos de difusión y transformadores.
* Utiliza TensorFlow y Keras para crear y entrenar redes neuronales para visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, modelos generativos y aprendizaje profundo por refuerzo.