El taller de aprendizaje automático - Segunda edición: Prepárese para desarrollar sus propios algoritmos de aprendizaje automático de alto rendimiento con scikit-learn

Opiniones de los lectores

El libro ha sido muy elogiado como introducción accesible al aprendizaje automático utilizando Python, en particular la biblioteca scikit-learn. Ofrece un enfoque práctico, centrado en la aplicación y la experiencia práctica más que en profundos conocimientos teóricos, lo que lo hace ideal para principiantes.

Bien escrito y fácil de seguir, enfoque práctico con un fuerte énfasis en el uso de scikit-learn, cubre varios algoritmos populares de aprendizaje automático, incluye práctica y ejemplos del mundo real, bueno para principiantes que desean una comprensión básica y una introducción rápida al aprendizaje automático.

Carece de una exploración en profundidad de los conceptos matemáticos o estadísticos detrás de los algoritmos, podría ser demasiado básico para aquellos que buscan una comprensión teórica del aprendizaje automático.

(basado en 6 opiniones de lectores)

Título original:

The Machine Learning Workshop - Second Edition: Get ready to develop your own high-performance machine learning algorithms with scikit-learn

Contenido del libro:

Adopte un enfoque exhaustivo y paso a paso para comprender el aprendizaje automático

Características principales

⬤ Descubra cómo aplicar la API uniforme de scikit-learn en todos los tipos de modelos de aprendizaje automático.

⬤ Entender la diferencia entre modelos de aprendizaje supervisados y no supervisados.

⬤ Reforzar su comprensión de los conceptos de aprendizaje automático trabajando en ejemplos del mundo real.

Descripción del libro

Los algoritmos de aprendizaje automático son una parte integral de casi todas las aplicaciones modernas. Para que el proceso de aprendizaje sea más rápido y preciso, necesita una herramienta lo suficientemente flexible y potente como para ayudarle a construir algoritmos de aprendizaje automático de forma rápida y sencilla. Con The Machine Learning Workshop, dominará la biblioteca scikit-learn y se convertirá en un experto en el desarrollo de algoritmos inteligentes de aprendizaje automático.

El taller de aprendizaje automático comienza demostrando cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado mediante el análisis de un conjunto de datos reales de clientes mayoristas. Una vez que se haya familiarizado con los conceptos básicos, desarrollará una red neuronal artificial utilizando scikit-learn y, a continuación, mejorará su rendimiento ajustando los hiperparámetros. Hacia el final del taller, estudiará el conjunto de datos de las actividades de marketing de un banco y construirá modelos de aprendizaje automático que puedan elaborar listas de clientes con probabilidades de suscribir un depósito a plazo. También aprenderá a comparar estos modelos y a seleccionar el óptimo.

Al final del Taller de Aprendizaje Automático, no sólo habrá aprendido la diferencia entre modelos supervisados y no supervisados y sus aplicaciones en el mundo real, sino que también habrá desarrollado las habilidades necesarias para empezar a programar sus propios algoritmos de aprendizaje automático.

Lo que aprenderá

⬤ Entender cómo seleccionar un algoritmo que mejor se adapte a su conjunto de datos y el resultado deseado.

⬤ Explorar algoritmos populares del mundo real como K-means, Mean-Shift y DBSCAN.

⬤ Descubrir diferentes enfoques para resolver problemas de clasificación de aprendizaje automático.

⬤ Desarrollar estructuras de redes neuronales utilizando el paquete scikit-learn.

⬤ Utilizar el algoritmo NN para crear modelos de predicción de resultados futuros.

⬤ Realizar análisis de errores para mejorar el rendimiento de su modelo.

A quién va dirigido este libro

El Taller de Aprendizaje Automático es perfecto para principiantes en aprendizaje automático. Necesitará experiencia en programación con Python, aunque no es necesario tener conocimientos previos de scikit-learn y aprendizaje automático.