Aprendizaje Automático para Principiantes: Guía Absoluta para Principiantes, Aprende Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial desde Cero

Opiniones de los lectores

El libro ha sido bien recibido como recurso para principiantes en el aprendizaje automático, ya que ofrece una visión introductoria, un estilo de redacción claro y ejemplos útiles. Sin embargo, algunos críticos consideran que carece de profundidad y ejemplos prácticos de codificación, lo que puede inducir a error a aquellos que buscan aprender programación relacionada con el aprendizaje automático.

⬤ Buen resumen para principiantes.
⬤ Fácil de leer y entender.
⬤ Proporciona recursos para seguir aprendiendo.
⬤ Ejemplos útiles que simplifican conceptos complejos.
⬤ Exhaustivo en la explicación de varios aspectos del aprendizaje automático.

⬤ Carece de profundidad en muchas áreas.
⬤ Título engañoso ya que no cubre la programación ni proporciona ejemplos de Python.
⬤ Más centrado en aplicaciones teóricas que prácticas.
⬤ Se han encontrado algunos errores tipográficos en el texto.

(basado en 15 opiniones de lectores)

Título original:

Machine Learning for Beginners: Absolute Beginners Guide, Learn Machine Learning and Artificial Intelligence from Scratch

Contenido del libro:

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El Aprendizaje Automático está cambiando el mundo.

Usas Machine Learning todos los días y probablemente no lo sabes.

En este libro, aprenderá cómo el ML surgió del deseo de hacer que los ordenadores fueran capaces de aprender.

Siga el desarrollo del aprendizaje automático desde los primeros días en que un ordenador aprendía a jugar a las damas hasta las máquinas capaces de vencer a maestros mundiales del ajedrez y el go. Comprenda por qué los grandes volúmenes de datos son tan importantes para el aprendizaje automático y cómo la recopilación de cantidades masivas de datos proporciona a los programadores de aprendizaje automático la información que necesitan para desarrollar algoritmos de aprendizaje. Ejemplos sencillos le ayudarán a entender las complejas matemáticas y estadísticas de probabilidad que subyacen en el Aprendizaje Automático. También verá ejemplos reales de Machine Learning en acción y descubrirá cómo estos algoritmos están mejorando su vida cada día. Descubra cómo la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, las redes neuronales y la inteligencia de enjambre interactúan y se complementan en la búsqueda de máquinas capaces de pensar y reaccionar ante el mundo. Lea sobre los problemas técnicos del Aprendizaje Automático y cómo se están superando. Descubra el lado oscuro del aprendizaje automático y las posibles consecuencias en caso de que las cosas vayan mal. Y, por último, conozca el futuro positivo que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático prometen traer al mundo.

En este libro, descubrirás

-La historia del Aprendizaje Automático

Enfoques del ML en el pasado y en el presente.

La inteligencia artificial y su relación con el aprendizaje automático.

Cómo las redes neuronales, el big data, la regresión y la nube juegan un papel en el desarrollo del Machine Learning.

Compara el aprendizaje automático con el Internet de las cosas, la robótica y la inteligencia de enjambre.

-Aprende sobre los diferentes modelos de ML y cómo cada uno se utiliza para producir algoritmos de aprendizaje

-Obtener acceso a software libre y conjuntos de datos para que pueda probar su propio software de aprendizaje automático

Examine algunos de los problemas técnicos y dilemas filosóficos del aprendizaje automático.

Vea los avances que el aprendizaje automático aportará a nuestro mundo en el futuro.

Así que, ¿a qué está esperando? Desplácese hacia atrás y pida este libro AHORA.