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Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning
Este libro comienza con una introducción a la IA, seguida del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la PNL y el aprendizaje por refuerzo. Los lectores aprenderán sobre clasificadores de aprendizaje automático como regresión logística, k-NN, árboles de decisión, bosques aleatorios y SVM.
A continuación, el libro cubre arquitecturas de aprendizaje profundo como CNNs, RNNs, LSTMs y autocodificadores. Se incluyen ejemplos de código basados en Keras para complementar la discusión teórica.
Además, este libro contiene apéndices para Keras, TensorFlow 2 y Pandas. Características: Cubre una introducción a los conceptos de programación relacionados con la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo Incluye material sobre Keras, TensorFlow2 y Pandas.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)