Aprendizaje automático

Título original:

Machine Learning

Contenido del libro:

El libro abarcará los distintos algoritmos utilizados en el aprendizaje automático según sus diferentes tipos. Cubriremos algoritmos para el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo. En otras palabras, repasaremos cómo el aprendizaje automático se basa en tareas (por ejemplo, predecir el siguiente valor), en datos (por ejemplo, identificar y clasificar grupos de clientes) y es capaz de aprender de sus propios errores.

También nos pondremos un poco técnicos cuando tratemos la teoría del aprendizaje computacional, los macrodatos, la estadística, el aprendizaje y la optimización, las redes bayesianas, las máquinas de vectores soporte, los algoritmos genéticos y la minería de datos. Una vez más, hemos intentado simplificar al máximo estos conceptos para el profano.

Al final del libro también se recomiendan tecnologías de IA relacionadas, herramientas de código abierto y lenguajes de programación. Bueno, eso si estás interesado en aprender a desarrollar esta tecnología o al menos ser capaz de entender sus características más técnicas.

No hace falta decir que el aprendizaje automático es un campo nuevo y apasionante con un montón de aplicaciones beneficiosas. Facilita un diagnóstico médico más preciso, puede simplificar la comercialización de productos, crear previsiones de ventas más exactas, mejora la precisión de muchas reglas financieras, simplifica la documentación que requiere mucho tiempo, afina el mantenimiento predictivo y un sinfín de ventajas más.