Aprendizaje automático con PyTorch y Scikit-Learn: Desarrolle modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo con Python

Opiniones de los lectores

El libro está muy bien considerado como una guía completa de aprendizaje automático con un fuerte enfoque en aplicaciones prácticas utilizando PyTorch y Scikit-Learn. Los críticos aprecian su exhaustividad, su enfoque práctico y la integración de conceptos matemáticos en un formato digerible. Sin embargo, surgen algunas críticas sobre su presentación, en particular el uso de gráficos en blanco y negro, que algunos lectores encuentran menos atractivos.

⬤ Cobertura en profundidad de los conceptos de aprendizaje automático
⬤ ejemplos prácticos de código
⬤ enfoque de aprendizaje práctico
⬤ fundamentos exhaustivos tanto en la teoría como en la aplicación
⬤ referencias bien citadas para estudios posteriores
⬤ adecuado para diversos niveles de experiencia, desde principiantes hasta profesionales avanzados.

⬤ Problemas de presentación con gráficos en blanco y negro
⬤ algunos lectores esperaban más profundidad en temas específicos
⬤ críticas ocasionales a la maquetación del libro o falta de secciones introductorias
⬤ se requieren algunos conocimientos técnicos para su plena comprensión.

(basado en 87 opiniones de lectores)

Título original:

Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python

Contenido del libro:

PyTorch libro de la serie Python Machine Learning más vendido y ampliamente aclamado ampliado para incluir transformadores, XGBoost y redes neuronales gráficas.

Características principales:

⬤ Aprenda aprendizaje automático aplicado con una base sólida en la teoría.

⬤ Las explicaciones claras e intuitivas lo llevan a lo profundo de la teoría y la práctica del aprendizaje automático de Python.

⬤ Totalmente actualizado y ampliado para cubrir PyTorch, transformadores, XGBoost, redes neuronales gráficas y mejores prácticas.

Descripción del libro:

Aprendizaje automático con PyTorch y Scikit-Learn es una guía completa de aprendizaje automático y aprendizaje profundo con PyTorch. Actúa tanto como un tutorial paso a paso, como una referencia a la que volverás una y otra vez a medida que construyas tus sistemas de aprendizaje automático.

Repleto de explicaciones claras, visualizaciones y ejemplos, este libro cubre en profundidad todas las técnicas esenciales del aprendizaje automático. Mientras que algunos libros sólo le enseñan a seguir instrucciones, con este libro de aprendizaje automático, le enseñamos los principios para construir modelos y aplicaciones por sí mismo.

Actualizado para cubrir el aprendizaje profundo utilizando PyTorch, este libro también introduce a los lectores a las últimas adiciones a scikit-learn. Además, este libro cubre varias técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para la clasificación de texto e imágenes. También aprenderá sobre redes generativas adversariales (GAN) para generar nuevos datos y entrenar agentes inteligentes con aprendizaje de refuerzo. Por último, esta nueva edición también se amplía para cubrir las últimas tendencias en aprendizaje profundo, incluyendo introducciones a redes neuronales de grafos y transformadores a gran escala utilizados para el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Este libro de PyTorch es su compañero para el aprendizaje automático con Python, tanto si es un desarrollador de Python nuevo en el aprendizaje automático como si desea profundizar sus conocimientos sobre los últimos desarrollos.

Lo que aprenderá

⬤ Explorar marcos, modelos y técnicas para que las máquinas 'aprendan' de los datos.

⬤ Utilizar scikit-learn para el aprendizaje automático y PyTorch para el aprendizaje profundo.

⬤ Entrenar clasificadores de aprendizaje automático en imágenes, texto y más.

⬤ Construir y entrenar redes neuronales, transformadores y redes neuronales gráficas.

⬤ Descubra las mejores prácticas para evaluar y ajustar modelos.

⬤ Predecir resultados continuos utilizando análisis de regresión.

⬤ Profundice en los datos textuales y de las redes sociales mediante el análisis de sentimientos.

Para quién es este libro:

Si sabes algo de Python y quieres utilizar el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, coge este libro. Tanto si quieres empezar desde cero como ampliar tus conocimientos de aprendizaje automático, este es un recurso esencial.

Escrito para desarrolladores y científicos de datos que quieren crear aprendizaje automático práctico con Python y código de aprendizaje profundo PyTorch. Este libro de Python es ideal para cualquiera que quiera enseñar a los ordenadores a aprender de los datos.

El conocimiento práctico del lenguaje de programación Python, junto con una buena comprensión de cálculo y álgebra lineal es una necesidad.