Aprendizaje automático, edición revisada y actualizada

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Título original:

Machine Learning, Revised and Updated Edition

Contenido del libro:

Una visión concisa del aprendizaje automático (programas informáticos que aprenden de los datos), la base de aplicaciones como el reconocimiento de voz y los coches sin conductor.

En la actualidad, el aprendizaje automático es la base de una serie de aplicaciones que utilizamos a diario, desde las recomendaciones de productos hasta el reconocimiento de voz, así como de otras que aún no utilizamos a diario, como los coches sin conductor. Es la base de un nuevo enfoque de la inteligencia artificial que pretende programar ordenadores para que utilicen datos de ejemplo o experiencias pasadas para resolver un problema determinado. En este volumen de la serie MIT Press Essential Knowledge, Ethem Alpaydin ofrece una visión concisa y accesible de "la nueva IA". Esta edición ampliada ofrece nuevo material sobre los retos a los que se enfrenta el aprendizaje automático, como la privacidad, la seguridad, la responsabilidad y el sesgo.

Alpaydin, autor de un popular libro de texto sobre aprendizaje automático, explica que a medida que los "grandes datos" han ido creciendo, la teoría del aprendizaje automático -la base de los esfuerzos para procesar esos datos y convertirlos en conocimiento- también ha avanzado. Describe la evolución de este campo, explica importantes algoritmos de aprendizaje y presenta ejemplos de aplicaciones. Analiza el uso de algoritmos de aprendizaje automático para el reconocimiento de patrones.

Redes neuronales artificiales inspiradas en el cerebro humano.

Algoritmos que aprenden asociaciones entre instancias.

Y el aprendizaje por refuerzo, cuando un agente autónomo aprende a realizar acciones para maximizar la recompensa. En un nuevo capítulo, analiza la transparencia, la explicabilidad y la equidad, así como las implicaciones éticas y jurídicas de tomar decisiones basadas en datos.