Algoritmos de la Web inteligente

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una visión general de alto nivel de los temas relacionados con el aprendizaje automático, pero no es recomendable para principiantes debido a su brevedad y a que se presuponen conocimientos previos de matemáticas y estadística. Aunque puede ser un recurso útil para quienes ya estén familiarizados con el tema, carece de profundidad y de explicaciones exhaustivas para estudiantes avanzados. Además, puede servir como regalo decente para alguien interesado en las matemáticas y la estadística.

Incluye fragmentos de código Python, adecuados como visión general para lectores con algún conocimiento previo del aprendizaje automático, potencialmente un recurso útil para organizar las ideas.

Las explicaciones son muy breves y dependen de conocimientos previos, profundidad insuficiente tanto para principiantes como para avanzados, no es una guía completa de las herramientas de Python para el aprendizaje automático.

(basado en 4 opiniones de lectores)

Título original:

Algorithms of the Intelligent Web

Contenido del libro:

Resumen

Algorithms of the Intelligent Web, Second Edition enseña los enfoques más importantes para el análisis algorítmico de datos web, lo que le permite crear sus propias aplicaciones de aprendizaje automático que crunch, munge, y manejar los datos recogidos de los usuarios, aplicaciones web, sensores y registros de sitios web.

La compra del libro impreso incluye un libro electrónico gratuito en formato PDF, Kindle y ePub de Manning Publications.

Acerca de la tecnología

En las huellas que dejan los usuarios al navegar por páginas y aplicaciones se esconden valiosos datos. Puede descubrirlos utilizando algoritmos inteligentes como los que han hecho que Facebook, Google y Twitter se sitúen entre los gigantes de la extracción de patrones de datos web.

Acerca del libro

Algorithms of the Intelligent Web, segunda edición, le enseña a crear aplicaciones de aprendizaje automático que procesan y manejan datos recogidos de usuarios, aplicaciones web y registros de sitios web. En esta edición totalmente revisada, verá algoritmos inteligentes que extraen valor real de los datos. Los conceptos clave del aprendizaje automático se explican con ejemplos de código en scikit-learn de Python. Este libro le guiará a través de algoritmos para capturar, almacenar y estructurar flujos de datos procedentes de la web. Explorará motores de recomendación y se sumergirá en la clasificación mediante algoritmos estadísticos, redes neuronales y aprendizaje profundo.

Contenido

⬤ Introducción al aprendizaje automático.

⬤ Extracción de la estructura de los datos.

⬤ Aprendizaje profundo y redes neuronales.

⬤ Cómo funcionan los motores de recomendación.

Sobre el lector

Se asumen conocimientos de Python.

Sobre los autores

Douglas McIlwraith es un experto en aprendizaje automático y en ciencia de datos en el campo de la publicidad online. Dr. Haralambos Marmanis es pionero en la adopción de técnicas de aprendizaje automático para soluciones industriales. Dmitry Babenko diseña aplicaciones para banca, seguros y gestión de la cadena de suministro. Prólogo de Yike Guo.

Índice

⬤ Construir aplicaciones para la web inteligente.

⬤ Extracción de la estructura de los datos: agrupación y transformación de los datos.

⬤ Recomendación de contenidos relevantes.

⬤ Clasificación: colocar las cosas donde pertenecen.

⬤ Estudio de caso: predicción de clics para publicidad en línea.

⬤ Aprendizaje profundo y redes neuronales.

⬤ Tomar la decisión correcta.

⬤ El futuro de la web inteligente.

⬤ Apéndice - Captura de datos en la web.