Fundamentos y métodos de aprendizaje automático y profundo: Algoritmos, herramientas y aplicaciones

Título original:

Fundamentals and Methods of Machine and Deep Learning: Algorithms, Tools, and Applications

Contenido del libro:

FUNDAMENTOS Y MÉTODOS DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y PROFUNDO.

El libro ofrece un enfoque práctico mediante la explicación de los conceptos de aprendizaje automático y algoritmos de aprendizaje profundo, la evaluación de los avances metodológicos y demostraciones de algoritmos con aplicaciones.

En las últimas dos décadas, el campo del aprendizaje automático y su subcampo, el aprendizaje profundo, han desempeñado un papel principal en el desarrollo de aplicaciones de software. Además, en estudios de investigación recientes, se consideran una de las tecnologías disruptivas que transformarán nuestra vida futura, los negocios y la economía global. La reciente explosión de datos digitales en una amplia variedad de ámbitos, como la ciencia, la ingeniería, el Internet de las cosas, la biomedicina, la sanidad y muchos sectores empresariales, ha declarado la era de los macrodatos, que no pueden analizarse mediante la estadística clásica, sino mediante las técnicas más modernas y robustas del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Dado que el aprendizaje automático aprende de los datos en lugar de programar reglas de decisión codificadas, se está intentando utilizar el aprendizaje automático para fabricar ordenadores capaces de resolver problemas como los expertos humanos en la materia.

El objetivo de este libro es presentar un enfoque práctico explicando los conceptos de aprendizaje automático y algoritmos de aprendizaje profundo con aplicaciones. Se analizan los algoritmos de aprendizaje automático supervisado, los algoritmos de aprendizaje automático ensemble, la selección de características, las técnicas de aprendizaje profundo y sus aplicaciones. También se incluye en los dieciocho capítulos información única que proporciona una comprensión clara de los conceptos mediante el uso de algoritmos y casos prácticos ilustrados con aplicaciones del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en diferentes dominios, como la predicción de enfermedades, la predicción de defectos de software, el análisis de televisión en línea, el procesamiento de imágenes médicas, etc. Cada uno de los capítulos brevemente descritos a continuación proporciona tanto un enfoque elegido como su implementación.

Público

Investigadores e ingenieros en inteligencia artificial, informáticos y desarrolladores de software.