Aprendizaje Profundo Para Principiantes: 2 Manuscritos: Aprendizaje profundo para principiantes y Ciencia de datos desde cero

Título original:

Deep Learning For Beginners: 2 Manuscripts: Deep Learning For Beginners And Data Science From Scratch

Contenido del libro:

2 libros en 1 Este es el paquete de dos libros de éxito en el mercado.

Libro 1: En "Aprendizaje profundo para principiantes: Una introducción completa de los fundamentos del aprendizaje profundo para que los principiantes comprendan los marcos, las redes neuronales, los grandes conjuntos de datos y las aplicaciones creativas con facilidad" aprenderás:

⬤ El aprendizaje profundo utiliza frameworks que permiten desarrollar herramientas capaces de ofrecer una mejor abstracción, junto con la simplificación de cuestiones difíciles de programación. TensorFlow es la herramienta más popular y es utilizada por gigantes corporativos como Airbus, Twitter, e incluso Google.

⬤ El libro ilustra TensorFlow y Caffe2 como los principales marcos que se utilizan para el desarrollo por Google y Facebook. Facebook ilustra Caffe2 como uno de los frameworks ligeros y modulares de aprendizaje profundo, aunque TensorFlow es el más popular, teniendo en cuenta que tiene mucha popularidad, y por lo tanto, un gran foro, que permite la asistencia en los principales problemas.

⬤ El libro considera varios componentes y herramientas del aprendizaje profundo como las redes neuronales; CNNs, RNNs, GANs, y auto-codificadores. Estos algoritmos crean los bloques de construcción que impulsan el aprendizaje profundo y lo hacen avanzar.

⬤ El libro también considera varias aplicaciones, incluidos los chatbots y los asistentes virtuales, que se han convertido en el principal foco de atención para el aprendizaje profundo en el futuro, ya que representan la próxima frontera en la recopilación de información y la conectividad. El Internet de las cosas también está representado aquí, ya que el aprendizaje profundo permite la integración de varios sistemas a través de un sistema de inteligencia artificial, que ya se está utilizando para las funciones del hogar y el automóvil.

⬤ Y mucho más...

Libro 2: En "Data Science from Scratch: The #1 Data Science Guide for Everything A Data Scientist Needs to Know: Python, Álgebra Lineal, Estadística, Codificación, Aplicaciones, Redes Neuronales y Árboles de Decisión" aprenderás:

⬤ Información en profundidad sobre qué es la ciencia de datos y por qué es importante.

⬤ Los requisitos previos que necesitarás para iniciarte en la ciencia de datos.

⬤ Qué significa ser un científico de datos.

⬤ El papel que desempeñan la piratería informática y la codificación en la ciencia de datos.

⬤ Los diferentes lenguajes de programación que se pueden utilizar en la ciencia de datos.

⬤ Por qué python es tan importante.

⬤ Cómo utilizar el álgebra lineal y la estadística.

⬤ Las diferentes aplicaciones de la ciencia de datos.

⬤ Cómo trabajar con los datos a través del munging y la limpieza.

⬤ Y mucho más...

Estos libros proporcionan conceptos y estrategias probados para las personas que quieren saber más sobre el aprendizaje profundo y cómo trabajar con datos. Después de leer este paquete serás capaz de elegir el tipo adecuado de arquitectura, cómo construir un sistema que pueda aprender, cómo entrenarlo y, a continuación, cómo utilizarlo para lograr tus objetivos.

Consigue tu copia de estas fantásticas guías para dominar los algoritmos de aprendizaje profundo más avanzados y su implementación.