Aprendizaje automático para principiantes

Opiniones de los lectores

El libro proporciona una base sólida para comprender el aprendizaje automático, pero se le critica por ser excesivamente técnico, carecer de claridad y tener numerosos hipervínculos que interrumpen la fluidez de la lectura. Resulta especialmente difícil para los principiantes.

⬤ Excelente para adquirir una comprensión sólida de los conceptos del aprendizaje automático
⬤ cobertura exhaustiva de varios aspectos del tema
⬤ útil para quienes tienen cierta experiencia en el campo.

⬤ Demasiado técnico para principiantes
⬤ difícil de leer debido a los hipervínculos en línea
⬤ muchos enlaces web no funcionan
⬤ los ejemplos no se pueden descargar como se indica
⬤ la mala corrección y los ejemplos superficiales llevan a confusión.

(basado en 9 opiniones de lectores)

Título original:

Machine Learning for Dummies

Contenido del libro:

Una de las mejores lecturas de Mark Cuban para entender mejor la inteligencia artificial (inc.com, 2021)

Su guía de iniciación al aprendizaje automático.

Aunque la experiencia en aprendizaje automático no significa que puedas crear tu propio androide a prueba del Test de Turing -como en la película Ex Machina-, es una forma de inteligencia artificial y uno de los medios tecnológicos más emocionantes para identificar oportunidades y resolver problemas rápidamente y a gran escala. Cualquiera que domine los principios del aprendizaje automático estará dominando una gran parte de nuestro futuro tecnológico y abriendo nuevas e increíbles vías en profesiones que incluyen la detección de fraudes, la optimización de los resultados de búsqueda, la publicación de anuncios en tiempo real, la calificación crediticia, la creación de modelos de precios precisos y sofisticados... y mucho, mucho más.

A diferencia de la mayoría de los libros sobre aprendizaje automático, la 2ª edición totalmente actualizada de Machine Learning For Dummies no da por sentado que el lector tenga años de experiencia en el uso de lenguajes de programación como Python (el código fuente de R también se incluye en un formulario descargable con comentarios y explicaciones), sino que le permite entrar en la base, cubriendo los materiales de nivel básico que le permitirán empezar a construir los modelos que necesita para realizar tareas prácticas. Analiza los fascinantes principios matemáticos subyacentes que impulsan el aprendizaje automático, pero también muestra que no es necesario ser un genio de las matemáticas para construir nuevas herramientas divertidas y aplicarlas a su trabajo y estudio.

⬤ Comprender la historia de la IA y el aprendizaje automático.

⬤ Trabajar con Python 3. 8 y TensorFlow 2. x (y R como descarga)

⬤ Construir y probar sus propios modelos.

⬤ Utilizar los conjuntos de datos más recientes, en lugar de los datos desgastados que se encuentran en otros libros.

⬤ Aplicar el aprendizaje automático a problemas reales.

Ya sea que desee aprender para la universidad o para mejorar su negocio o el rendimiento de su carrera, esta guía amigable para principiantes es su mejor introducción al aprendizaje automático, lo que le permite llegar rápidamente a confiar en el uso de esta tecnología increíble y de rápido desarrollo que está impactando vidas para mejor en todo el mundo.