Introducción al aprendizaje automático

Opiniones de los lectores

Algunos lectores lo consideran poco útil para desarrolladores que buscan conocimientos prácticos de programación, mientras que otros aprecian su marco teórico para comprender los conceptos del aprendizaje automático. Preocupan la claridad del material y la falta de ejemplos de codificación, sobre todo para quienes tienen conocimientos de programación y desean aplicar el aprendizaje automático.

Algunos lectores consideran que el libro proporciona una buena comprensión teórica del aprendizaje automático y ofrece una visión de los posibles problemas que pueden surgir al abordar el aprendizaje automático. Puede ayudar a los lectores a evaluar si están preparados para afrontar estos retos basándose en sus conocimientos actuales.

Muchos comentaristas criticaron que el libro se centra más en la discusión que en la codificación, que le falta claridad en las explicaciones y que no proporciona suficientes ejemplos prácticos. No indica claramente la versión de Visual Studio necesaria para completar los ejercicios, y muchos se sintieron más confusos que ilustrados tras la lectura.

(basado en 4 opiniones de lectores)

Título original:

Introducing Machine Learning

Contenido del libro:

Domine los conceptos del aprendizaje automático y desarrolle soluciones reales.

El aprendizaje automático ofrece inmensas oportunidades, y Introducing Machine Learning proporciona conocimientos prácticos para aprovecharlas al máximo. Dino y Francesco Esposito comienzan con una rápida visión general de los fundamentos de la inteligencia artificial y los pasos básicos de cualquier proyecto de aprendizaje automático. A continuación, presentan la potente biblioteca ML.NET de Microsoft, que incluye funciones de procesamiento de datos, entrenamiento y evaluación. Presentan familias de algoritmos que pueden entrenarse para resolver problemas de la vida real, así como técnicas de aprendizaje profundo que utilizan redes neuronales. Los autores concluyen presentando valiosos servicios de tiempo de ejecución disponibles a través de la plataforma en la nube Azure y consideran la visión empresarial a largo plazo para el aprendizaje automático.

- Dino Esposito y Francesco Esposito, 14 veces MVP de Microsoft, le ayudarán.

- Explore lo que se sabe sobre cómo aprenden los humanos y cómo se construye el software inteligente.

- Descubrir qué problemas puede resolver el aprendizaje automático.

- Comprender el proceso de aprendizaje automático: los pasos que conducen a un modelo entregable.

- Utilice AutoML para seleccionar automáticamente el mejor proceso para cualquier problema y conjunto de datos.

- Domine ML.NET, implemente su canalización y aplique sus tareas y algoritmos.

- Explorar los fundamentos matemáticos del aprendizaje automático.

- Realice predicciones, mejore la toma de decisiones y aplique métodos probabilísticos.

- Agrupar datos mediante clasificación y clustering.

- Aprender los fundamentos del aprendizaje profundo, incluido el diseño de redes neuronales.

- Aproveche los servicios en la nube de IA para construir mejores soluciones del mundo real con mayor rapidez.

Acerca de este libro

- Para profesionales que desean construir aplicaciones de aprendizaje automático: tanto desarrolladores que necesitan habilidades de ciencia de datos como científicos de datos que necesitan habilidades de programación relevantes.

- Incluye ejemplos de escenarios de codificación de aprendizaje automático creados con la biblioteca ML.NET.