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Domina Machine Learning: Guía Completa para Principiantes
| AUTHOR | Sanchez Leyva, Denis |
| PUBLISHER | Independently Published (06/17/2024) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
Domina Machine Learning: Guía Completa para Principiantes "La Inteligencia Artificial es la Nueva Electricidad" - Andrew Ng Sumérgete en el fascinante mundo del Machine Learning con esta guía completa diseñada especialmente para principiantes. **Domina Machine Learning** te llevará de la mano desde los conceptos básicos hasta la implementación práctica de los algoritmos más avanzados. ### Tabla de Contenido Destacada: Introducción
- Definición y conceptos básicos de Machine Learning
- Diferencias entre Machine Learning, Inteligencia Artificial y Deep Learning
- Aplicaciones del Machine Learning en la vida diaria Capítulo 1: Conceptos Básicos y Terminología
- Tipos de datos y fuentes
- Variables y tipos de aprendizaje
- Función de costo y optimización Capítulo 2: Preparación de Datos
- Limpieza de datos: manejo de valores faltantes y detección de valores atípicos
- Transformación de datos: normalización, estandarización y codificación de variables categóricas
- Selección y extracción de características Capítulo 3: Algoritmos de Machine Learning
- Regresión lineal y logística
- Árboles de decisión y bosques aleatorios
- Máquinas de soporte vectorial (SVM)
- Redes neuronales y deep learning Capítulo 4: Evaluación y Validación de Modelos
- Métricas de rendimiento
- Validación cruzada
- Overfitting y underfitting Capítulo 5: Implementación Práctica
- Herramientas y bibliotecas populares (Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch)
- Ejemplos de implementación paso a paso Capítulo 6: Sección de Proyectos Prácticos
- Proyectos de regresión, clasificación y deep learning Capítulo 7: Conclusiones y Próximos Pasos
- Resumen de lo aprendido
- Recursos adicionales
- Consejos para practicar Con "Domina Machine Learning", aprenderás a preparar y limpiar datos, comprenderás los fundamentos matemáticos detrás de los algoritmos y desarrollarás habilidades prácticas a través de proyectos reales. Este libro es una herramienta esencial para cualquier persona que quiera empezar su viaje en el mundo del Machine Learning y transformar su carrera con las habilidades del futuro. Empieza tu aventura en el Machine Learning hoy mismo!
- Definición y conceptos básicos de Machine Learning
- Diferencias entre Machine Learning, Inteligencia Artificial y Deep Learning
- Aplicaciones del Machine Learning en la vida diaria Capítulo 1: Conceptos Básicos y Terminología
- Tipos de datos y fuentes
- Variables y tipos de aprendizaje
- Función de costo y optimización Capítulo 2: Preparación de Datos
- Limpieza de datos: manejo de valores faltantes y detección de valores atípicos
- Transformación de datos: normalización, estandarización y codificación de variables categóricas
- Selección y extracción de características Capítulo 3: Algoritmos de Machine Learning
- Regresión lineal y logística
- Árboles de decisión y bosques aleatorios
- Máquinas de soporte vectorial (SVM)
- Redes neuronales y deep learning Capítulo 4: Evaluación y Validación de Modelos
- Métricas de rendimiento
- Validación cruzada
- Overfitting y underfitting Capítulo 5: Implementación Práctica
- Herramientas y bibliotecas populares (Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch)
- Ejemplos de implementación paso a paso Capítulo 6: Sección de Proyectos Prácticos
- Proyectos de regresión, clasificación y deep learning Capítulo 7: Conclusiones y Próximos Pasos
- Resumen de lo aprendido
- Recursos adicionales
- Consejos para practicar Con "Domina Machine Learning", aprenderás a preparar y limpiar datos, comprenderás los fundamentos matemáticos detrás de los algoritmos y desarrollarás habilidades prácticas a través de proyectos reales. Este libro es una herramienta esencial para cualquier persona que quiera empezar su viaje en el mundo del Machine Learning y transformar su carrera con las habilidades del futuro. Empieza tu aventura en el Machine Learning hoy mismo!
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9798328284196
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
Spanish
More Product Details
Page Count:
236
Carton Quantity:
13
Product Dimensions:
8.50 x 0.61 x 11.00 inches
Weight:
1.69 pound(s)
Country of Origin:
US
Subject Information
BISAC Categories
Computers | Machine Theory
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Domina Machine Learning: Guía Completa para Principiantes "La Inteligencia Artificial es la Nueva Electricidad" - Andrew Ng Sumérgete en el fascinante mundo del Machine Learning con esta guía completa diseñada especialmente para principiantes. **Domina Machine Learning** te llevará de la mano desde los conceptos básicos hasta la implementación práctica de los algoritmos más avanzados. ### Tabla de Contenido Destacada: Introducción
- Definición y conceptos básicos de Machine Learning
- Diferencias entre Machine Learning, Inteligencia Artificial y Deep Learning
- Aplicaciones del Machine Learning en la vida diaria Capítulo 1: Conceptos Básicos y Terminología
- Tipos de datos y fuentes
- Variables y tipos de aprendizaje
- Función de costo y optimización Capítulo 2: Preparación de Datos
- Limpieza de datos: manejo de valores faltantes y detección de valores atípicos
- Transformación de datos: normalización, estandarización y codificación de variables categóricas
- Selección y extracción de características Capítulo 3: Algoritmos de Machine Learning
- Regresión lineal y logística
- Árboles de decisión y bosques aleatorios
- Máquinas de soporte vectorial (SVM)
- Redes neuronales y deep learning Capítulo 4: Evaluación y Validación de Modelos
- Métricas de rendimiento
- Validación cruzada
- Overfitting y underfitting Capítulo 5: Implementación Práctica
- Herramientas y bibliotecas populares (Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch)
- Ejemplos de implementación paso a paso Capítulo 6: Sección de Proyectos Prácticos
- Proyectos de regresión, clasificación y deep learning Capítulo 7: Conclusiones y Próximos Pasos
- Resumen de lo aprendido
- Recursos adicionales
- Consejos para practicar Con "Domina Machine Learning", aprenderás a preparar y limpiar datos, comprenderás los fundamentos matemáticos detrás de los algoritmos y desarrollarás habilidades prácticas a través de proyectos reales. Este libro es una herramienta esencial para cualquier persona que quiera empezar su viaje en el mundo del Machine Learning y transformar su carrera con las habilidades del futuro. Empieza tu aventura en el Machine Learning hoy mismo!
- Definición y conceptos básicos de Machine Learning
- Diferencias entre Machine Learning, Inteligencia Artificial y Deep Learning
- Aplicaciones del Machine Learning en la vida diaria Capítulo 1: Conceptos Básicos y Terminología
- Tipos de datos y fuentes
- Variables y tipos de aprendizaje
- Función de costo y optimización Capítulo 2: Preparación de Datos
- Limpieza de datos: manejo de valores faltantes y detección de valores atípicos
- Transformación de datos: normalización, estandarización y codificación de variables categóricas
- Selección y extracción de características Capítulo 3: Algoritmos de Machine Learning
- Regresión lineal y logística
- Árboles de decisión y bosques aleatorios
- Máquinas de soporte vectorial (SVM)
- Redes neuronales y deep learning Capítulo 4: Evaluación y Validación de Modelos
- Métricas de rendimiento
- Validación cruzada
- Overfitting y underfitting Capítulo 5: Implementación Práctica
- Herramientas y bibliotecas populares (Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch)
- Ejemplos de implementación paso a paso Capítulo 6: Sección de Proyectos Prácticos
- Proyectos de regresión, clasificación y deep learning Capítulo 7: Conclusiones y Próximos Pasos
- Resumen de lo aprendido
- Recursos adicionales
- Consejos para practicar Con "Domina Machine Learning", aprenderás a preparar y limpiar datos, comprenderás los fundamentos matemáticos detrás de los algoritmos y desarrollarás habilidades prácticas a través de proyectos reales. Este libro es una herramienta esencial para cualquier persona que quiera empezar su viaje en el mundo del Machine Learning y transformar su carrera con las habilidades del futuro. Empieza tu aventura en el Machine Learning hoy mismo!
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