Python: Profundización en el aprendizaje automático: Aproveche las ventajas de las técnicas de aprendizaje automático utilizando Python

Opiniones de los lectores

El libro 'Python: Deeper Insights into Machine Learning' ofrece una visión completa de varios temas de aprendizaje automático utilizando Python, lo que lo convierte en un valioso recurso para quienes deseen profundizar sus conocimientos. Aunque destaca por su amplitud, algunos lectores desean más ejemplos ilustrativos en determinadas áreas.

Gran amplitud de cobertura, único en su tratamiento exhaustivo de temas que incluyen transformaciones de datos, datos faltantes, ajuste de hiperparámetros, análisis de sentimientos, redes neuronales y estudios de casos. Muy recomendable para quienes estén familiarizados con Python.

Podría beneficiarse de más ejemplos ilustrativos, en particular para las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales profundas.

(basado en 1 opiniones de lectores)

Título original:

Python: Deeper Insights into Machine Learning: Leverage benefits of machine learning techniques using Python

Contenido del libro:

Aproveche las ventajas de las técnicas de aprendizaje automático con Python.

Características principales

⬤ Mejorar y optimizar los sistemas de aprendizaje automático utilizando estrategias eficaces.

⬤ Desarrollar una estrategia para tratar una gran cantidad de datos.

⬤ Uso de código Python para implementar una serie de algoritmos y técnicas de aprendizaje automático.

Descripción del libro

El aprendizaje automático y el análisis predictivo se están convirtiendo en una de las estrategias clave para desbloquear el crecimiento en un mercado contemporáneo desafiante. Es una de las tendencias de más rápido crecimiento en la informática moderna, y todo el mundo quiere entrar en el campo del aprendizaje automático. Para obtener un reconocimiento suficiente en este campo, hay que ser capaz de comprender y diseñar un sistema de aprendizaje automático que responda a las necesidades de un proyecto.

La idea es preparar un itinerario de aprendizaje que te ayude a abordar las complejidades del mundo real del aprendizaje automático moderno con técnicas innovadoras y de vanguardia. Además, le proporcionará una base sólida en el proceso de diseño de aprendizaje automático y le permitirá construir modelos de aprendizaje automático personalizados para resolver problemas únicos.

El curso comienza con el aprendizaje de los fundamentos de Python. Se centra en responder a las preguntas correctas que cubren una amplia gama de potentes bibliotecas de Python, incluyendo scikit-learn Theano y Keras. Después de familiarizarse con los conceptos básicos de Python, es hora de sumergirse en el campo de la ciencia de datos. Además, obtendrás una base sólida sobre el diseño del aprendizaje automático y también aprenderás a personalizar modelos para resolver problemas.

En una etapa posterior, usted obtendrá un control sobre las técnicas más avanzadas y adquirir un amplio conjunto de habilidades de gran alcance en el ámbito de la selección de características y la ingeniería característica.

Lo que aprenderá

⬤ Aprenda a escribir código Python limpio y elegante que optimizará la fuerza de sus algoritmos.

⬤ Descubrir patrones ocultos y estructuras en los datos con la agrupación.

⬤ Mejorar la precisión y consistencia de los resultados utilizando poderosas técnicas de ingeniería de características.

⬤ Obtener una comprensión práctica y teórica de los algoritmos de aprendizaje profundo de vanguardia.

⬤ Resolver tareas únicas mediante la construcción de modelos.

⬤ Capturar el proceso de diseño de aprendizaje automático.

A quién va dirigido este libro

Este título es para científicos de datos e investigadores que ya están en el campo de la ciencia de datos y quieren ver el aprendizaje automático en acción y explorar su aplicación en el mundo real. Es necesario tener conocimientos previos de programación en Python y matemáticas, así como conocimientos básicos de los conceptos del aprendizaje automático.