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Machine Learning y Deep Learning
Descripción del libro
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._x000D_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._x000D__x000D_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_x000D_y Keras. Cualquier lector con conocimientos de programación podrá entender los conceptos y los ejemplos que se exponen en el libro: _x000D__x000D_• Regresión_x000D_• Clasificación_x000D_• Clustering_x000D_• Reducción de Dimensionalidad_x000D_• Redes Neuronales_x000D_• Redes Convolucionales (Convolutional Neural Networks)_x000D_• Enriquecimiento de datos (Data Augmentation)_x000D_• Generadores de Datos_x000D_• Aprendizaje por Transferencia (Transfer Learning)_x000D_• Autoencoders_x000D_• Visualización de capas ocultas_x000D_• Aprendizaje Generativo (Generative Learning)_x000D__x000D_El libro contiene material adicional que podrá descargar accediendo a la ficha del libro en www.ra-ma.es
Preguntas frecuentes
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Información
Índice
- ACERCA DEL AUTOR
- CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN
- CAPÍTULO 2. DATASETS
- CAPÍTULO 3. REGRESIÓN
- CAPÍTULO 4. CLASIFICACIÓN
- CAPÍTULO 5. CLUSTERING
- CAPÍTULO 6. REDUCCIÓN DE DIMENSIONES
- CAPÍTULO 7. REDES NEURONALES
- CAPÍTULO 8. CLASIFICACIÓN USANDO REDES NEURONALES
- CAPÍTULO 9. REDES CONVOLUCIONALES. CONCEPTOS BÁSICOS
- CAPÍTULO 10. CLASIFICACIÓN USANDO REDES CONVOLUCIONALES EN DATASETS SENCILLOS
- CAPÍTULO 11. GENERADORES DE DATOS
- CAPÍTULO 12. ENRIQUECIMIENTO DE DATOS (DATA AUGMENTATION)
- CAPÍTULO 13. VISUALIZACIÓN DE LAS CAPAS OCULTAS
- CAPÍTULO 14. APRENDIZAJE POR TRANSFERENCIA (TRANSFER LEARNING)
- CAPÍTULO 15. AUTOENCODERS
- CAPÍTULO 16. APRENDIZAJE GENERATIVO
- MATERIAL ADICIONAL