python Machine Learning : aprendizaje automático y aprendizaje profundo con python, scikit-learn y TensorFlow. /

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Bibliographic Details
Main Author: Raschka, Sebastian
Other Authors: Mirjalili, Vahid, Llena, Sónia (traductor), Fábregas Ferran (revisor técnico)
Format: Book
Language: Spanish
Published: España : Marcombo, 2019.
Edition: 2a. ediciòn
Subjects:
Notas Contenido:
  • Dar a los ordenadores el poder
  • Entrenar algoritmos simples de aprendizae automático para clasificación
  • Un recorrido por los clasificadores de aprendizaje automático con scikit-learn
  • Generar buenos modelos de entrenamiento preprocesamiento de datos
  • comprimir datos mediante la reducción de dimensionalidad
  • Aprender las buenas prácticas para la evaluaciòn de modelos y el ajuste de hiperparámetros
  • Combinar diferentes modelos para el aprendizaje conjunto
  • Aplicar el aprendizaje automático para el análisis de sentimeinto
  • Incrustar un modelo de aprendizaje automático en una alicación web
  • Predicción de variables de destino continuas con análisis de regresión
  • Trabajar con datos sin etiquetar
  • Implementar una red neuronal artificial multicapa desde cero
  • Paralelización de entrenamiento de redes neuronales con TensorFlow
  • Ir más lejos: la mecánica de TensorFlow
  • Clasificar imágenes con redes neuronales convolucionales profundas
  • Modelado de datos secuenciales mediante redes neuronales recurrentes.

MARC

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003 CO-BoSNA
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100 1 |a Raschka, Sebastian 
245 1 0 |a python Machine Learning :  |b aprendizaje automático y aprendizaje profundo con python, scikit-learn y TensorFlow. /  |c Sebastian Raschka,Vahid mirjalili ;traductor Sónia Llena; Revisión técnica Ferran Fábregas. 
250 |a 2a. ediciòn 
260 |a España :  |b Marcombo,  |c 2019. 
300 |a 616 páginas. :  |b ilustraciones ;  |c 24 centímetros. 
500 |a Incluye índice análitico 
505 2 |a Dar a los ordenadores el poder -- Entrenar algoritmos simples de aprendizae automático para clasificación -- Un recorrido por los clasificadores de aprendizaje automático con scikit-learn -- Generar buenos modelos de entrenamiento preprocesamiento de datos -- comprimir datos mediante la reducción de dimensionalidad -- Aprender las buenas prácticas para la evaluaciòn de modelos y el ajuste de hiperparámetros -- Combinar diferentes modelos para el aprendizaje conjunto -- Aplicar el aprendizaje automático para el análisis de sentimeinto -- Incrustar un modelo de aprendizaje automático en una alicación web -- Predicción de variables de destino continuas con análisis de regresión -- Trabajar con datos sin etiquetar -- Implementar una red neuronal artificial multicapa desde cero -- Paralelización de entrenamiento de redes neuronales con TensorFlow -- Ir más lejos: la mecánica de TensorFlow -- Clasificar imágenes con redes neuronales convolucionales profundas -- Modelado de datos secuenciales mediante redes neuronales recurrentes. 
650 2 7 |a Lenguajes de programación (Computadores electrónicos)  |2 Armarc 
650 1 7 |a Redes neuronales (Computadores)  |2 Armarc 
700 1 |a Mirjalili, Vahid 
700 1 |a Llena, Sónia  |e traductor 
700 1 |a Fábregas Ferran  |e revisor técnico 
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