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Python Machine Learning: Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo con Python, Scikit-learn y Tesnorflow

Autores:Rascka, Sebastián; Mirjalili, Vahid;

Categoría:Informática

ISBN: 9788426727206

Marcombo nos ofrece Python Machine Learning: Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo con Python, Scikit-learn y Tesnorflow en español, disponible en nuestra tienda desde el 25 de Febrero del 2019. Amplía tus conocimientos sobre el mundo de los ordenadores con este libro de informática, perfectamente adaptado para todos los lectores por su cuidado contenido. Este libro cuenta con un total de 618 páginas (2).

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Argumento de Python Machine Learning: Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo con Python, Scikit-learn y Tesnorflow

El aprendizaje automático está invadiendo el mundo del software. Si quieres entender y trabajar la vanguardia del aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo, esta segunda edición del bestseller Python Machine Learning, es tu libro.
Modernizado y ampliado para incluir las tecnologías de código abierto más recientes, como scikit-learn, Keras y TensorFlow, este manual proporciona el conocimiento práctico y las técnicas necesarias para crear eficaces aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo en Python.
El conocimiento y la experiencia únicos de Sebastian Raschka y Vahid Mirjalili presentan los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, antes de continuar con temas avanzados en análisis de datos.
Combinan los principios teóricos del aprendizaje automático con un enfoque práctico de codificación para una comprensión completa de la teoría del aprendizaje automático y la implementación con Python.
Aprenderás a:
Explorar y entender los frameworks clave para la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
Formular nuevas preguntas sobre datos con modelos de aprendizaje automático y redes neuronales
Aprovechar el poder de las últimas librerías de código abierto de Python para aprendizaje automático
Dominar la implementación de redes neuronales profundas con la librería de TensorFlow
Incrustar modelos de aprendizaje automáticos en aplicacions web accesibles
Predecir resultados objetivos continuos con análisis de regresión
Descubrir patrones ocultos y estructuras en datos con agrupamientos
Analizar imágenes mediante técnicas de aprendizaje profundo
Profundizar en datos de medios sociales y textuales con el análisis de sentimientos0