Opiniones de los lectores
Resumen:El libro es un recurso bien recibido para principiantes en aprendizaje automático y aprendizaje profundo, ya que ofrece explicaciones claras y proyectos prácticos. Aunque ofrece una introducción accesible y una amplia cobertura de los temas clave, recibe críticas por su código obsoleto y algunas incoherencias.
Ventajas:El libro es excelente para principiantes, ya que ofrece explicaciones claras, ejemplos prácticos y proyectos prácticos. Los lectores aprecian la guía detallada paso a paso, la amplia cobertura de las redes neuronales y la eficacia del estilo didáctico. Muchos usuarios consideran que el libro es útil para iniciarse en el aprendizaje automático y aplicar las redes neuronales en sus proyectos.
Desventajas:Varias reseñas mencionan que el código está obsoleto, lo que provoca frustraciones debido a funciones obsoletas y errores. Además, algunos lectores se encontraron con problemas en los que el código de ejemplo del libro no coincidía con el código disponible en GitHub, y había referencias en el texto que no eran claras debido a que el libro estaba impreso en escala de grises. Algunos usuarios también opinaron que algunos temas, como las CNN, podrían haberse tratado con más detalle.
(basado en 17 opiniones de lectores)
Título original:
Neural Network Projects with Python: The ultimate guide to using Python to explore the true power of neural networks through six projects
Contenido del libro:
Construye tu portafolio de Aprendizaje Automático creando 6 proyectos de Inteligencia Artificial de vanguardia usando redes neuronales en Python.
Características principales
⬤ Descubra las arquitecturas de redes neuronales (como CNN y LSTM) que están impulsando los avances recientes en AI.
⬤ Construye redes neuronales expertas en Python utilizando bibliotecas populares como Keras.
⬤ Incluye proyectos como detección de objetos, identificación de rostros, análisis de sentimientos y más.
Descripción del libro
Las redes neuronales son el núcleo de los recientes avances en IA, proporcionando algunas de las mejores resoluciones a muchos problemas del mundo real, incluido el reconocimiento de imágenes, el diagnóstico médico, el análisis de texto y más. Este libro repasa algunos conceptos básicos de redes neuronales y aprendizaje profundo, así como algunas librerías populares en Python para implementarlas.
Contiene demostraciones prácticas de redes neuronales en ámbitos como la predicción de tarifas, la clasificación de imágenes o el análisis de sentimientos, entre otros. En cada caso, el libro proporciona un planteamiento del problema, la arquitectura de red neuronal específica requerida para abordar ese problema, el razonamiento detrás del algoritmo utilizado y el código Python asociado para implementar la solución desde cero. En el proceso, obtendrá experiencia práctica con el uso de bibliotecas populares de Python como Keras para construir y entrenar sus propias redes neuronales desde cero.
Al final de este libro, habrás dominado las diferentes arquitecturas de redes neuronales y creado proyectos de IA de vanguardia en Python que fortalecerán inmediatamente tu cartera de aprendizaje automático.
Lo que aprenderá
⬤ Aprender varias arquitecturas de redes neuronales y sus avances en IA.
⬤ Dominar el aprendizaje profundo en Python mediante la construcción y el entrenamiento de redes neuronales.
⬤ Master redes neuronales para regresión y clasificación.
⬤ Descubrir las redes neuronales convolucionales para el reconocimiento de imágenes.
⬤ Aprenda el análisis de sentimientos en datos textuales utilizando la memoria a largo plazo a corto plazo.
⬤ Construir y entrenar un sistema de seguridad de reconocimiento facial de alta precisión.
