Introducción al Aprendizaje Automático con Python: Una Guía para Científicos de Datos

Opiniones de los lectores

El libro es elogiado por ser un gran recurso introductorio para principiantes en el aprendizaje automático, en particular para aquellos que quieren aprender usando Python. Proporciona explicaciones claras, ejemplos prácticos de codificación y una buena organización para aprender los fundamentos. Sin embargo, varios usuarios informaron de problemas con ejemplos de código rotos, falta de color en las ilustraciones y poca profundidad en las explicaciones de algoritmos más complejos. En general, se considera una guía práctica para la aplicación, aunque algunos usuarios desean un mayor rigor teórico.

⬤ Gran introducción para principiantes
⬤ bien organizado
⬤ código fácil de seguir
⬤ explicaciones claras
⬤ ejemplos prácticos
⬤ adecuado para aprender rápidamente aplicaciones de aprendizaje automático en Python
⬤ útil para investigadores y entusiastas de la ciencia de datos.

⬤ Contiene ejemplos de código rotos
⬤ carece de profundidad en las explicaciones matemáticas
⬤ impreso en blanco y negro, lo que dificulta la comprensión del contenido visual
⬤ algunos usuarios lo encontraron demasiado básico y no lo suficientemente riguroso
⬤ problemas de claridad en temas más complejos
⬤ la necesidad de recursos complementarios es común.

(basado en 118 opiniones de lectores)

Título original:

Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists

Contenido del libro:

El aprendizaje automático se ha convertido en una parte integral de muchas aplicaciones comerciales y proyectos de investigación, pero este campo no es exclusivo de las grandes empresas con amplios equipos de investigación. Si utiliza Python, incluso como principiante, este libro le enseñará formas prácticas de construir sus propias soluciones de aprendizaje automático. Con todos los datos disponibles hoy en día, las aplicaciones del aprendizaje automático sólo están limitadas por su imaginación.

Aprenderá los pasos necesarios para crear una aplicación de aprendizaje automático de éxito con Python y la biblioteca scikit-learn. Los autores Andreas M ller y Sarah Guido se centran en los aspectos prácticos del uso de algoritmos de aprendizaje automático, más que en las matemáticas que los sustentan. La familiaridad con las bibliotecas NumPy y matplotlib le ayudará a obtener aún más de este libro.

Con este libro aprenderá:

⬤ Conceptos fundamentales y aplicaciones del aprendizaje automático.

⬤ Ventajas y defectos de algoritmos de aprendizaje automático ampliamente utilizados.

⬤ Cómo representar los datos procesados por el aprendizaje automático, incluyendo en qué aspectos de los datos centrarse.

⬤ Métodos avanzados de evaluación de modelos y ajuste de parámetros.

⬤ El concepto de pipelines para encadenar modelos y encapsular su flujo de trabajo.

⬤ Métodos para trabajar con datos de texto, incluyendo técnicas específicas de procesamiento de texto.

⬤ Sugerencias para mejorar sus habilidades de aprendizaje automático y ciencia de datos.