Python Machine Learning: Un curso intensivo para principiantes para entender el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, las redes neuronales y el aprendizaje profundo.

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Título original:

Python Machine Learning: A Crash Course for Beginners to Understand Machine learning, Artificial Intelligence, Neural Networks, and Deep Learni

Contenido del libro:

¿Está interesado en aprender algunos de los mejores algoritmos de aprendizaje automático que le ayudarán a ver algunos resultados sorprendentes y realmente ser capaz de ordenar a través de sus datos?

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Esta guía va a dedicar algún tiempo a ver cómo manejar el trabajo con un proyecto de aprendizaje automático en Python. Vamos a explorar todas las diferentes partes que deben venir con esto, incluyendo algunos de los diferentes algoritmos que somos capaces de explorar y utilizar para ayudar a ordenar algunos de nuestros datos. Este es un paso crucial antes de sumergirse aún más en el aprendizaje automático con Python, ya que esto le dará una vista de pájaro de qué algoritmo posible utilizar y lo que es más adecuado para su situación y lo que quiere hacer con los resultados. Hay tantos algoritmos diferentes y más que se pueden utilizar y averiguar cuál va a ayudar con su análisis y asegurarse de que usted es capaz de obtener los resultados que desea va a ser difícil. Con la ayuda de esta guía, por fin podrás empezar el proceso de análisis de datos y averiguar los mejores pasos a seguir para manejar tus datos con el algoritmo adecuado en un abrir y cerrar de ojos. Hay tanto que podemos explorar cuando se trata de aprendizaje automático en Python, y vamos a sumergirnos en todo ello. Algunos de los temas que vamos a discutir en esta guía sobre.

Aprenderás:

⬤ Los fundamentos del aprendizaje automático y por qué es tan importante aprender.

⬤ La importancia de los datos y los diferentes tipos de datos que aparecen en Python y cómo utilizarlos en el aprendizaje automático.

⬤ Algunos de los algoritmos de aprendizaje supervisado que trabajan con regresiones, incluyendo regresión polinómica, descenso de gradiente, regresión lineal y función de costo.

⬤ Cómo trabajar con regularización y evitar el problema de sobreajuste.

⬤ Algunos de los mejores algoritmos de aprendizaje supervisado de clasificación, incluyendo regresiones logísticas.

⬤ Cómo trabajar con modelos de clasificación no lineales, como SVMs y redes neuronales, para sus necesidades.

⬤ Las diferentes técnicas de validación y optimización que puede utilizar para asegurarse de que sus algoritmos responden de la manera que usted desea.

⬤ Pasando a algunos de aprendizaje automático sin supervisión que podemos utilizar, y los mejores algoritmos de agrupación en el camino.

⬤ Un vistazo al Análisis de Componentes Principales y el Análisis Discriminante Lineal y cómo se comparan entre sí.

Muchas cosas pueden entrar en juego cuando se trabaja con el aprendizaje automático, y cuando combinamos el lenguaje Python, seríamos capaces de crear algunos de los mejores análisis de datos que necesitamos. Combinar tanto el aprendizaje automático como Python nos abrirá puertas de oportunidades a la hora de mejorar o añadir ese pequeño extra en nuestro proceso. Cuando esté listo para aprender más sobre el aprendizaje automático en Python, desplácese por la parte superior de la página y seleccione COMPRAR AHORA.