Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición
Géron, Aurélien
ISBN 10: 8441548048 ISBN 13: 9788441548046
Verlag: ANAYA MULTIMEDIA, 2023
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. edición. paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland. Bestandsnummer des Verkäufers V9788441548046
Inhaltsangabe:
"Un recurso excepcional para estudiar machine learning. Encontrarás explicaciones claras e intuitivas y un montón de trucos prácticos".-François Chollet, autor de Keras, autor de Deep learning con Python.
"Este libro es una gran introducción a la teoría y la práctica de la resolución de problemas con redes neuronales; se lo recomiendo a cualquiera que quiera aprender sobre machine learning práctico".-Pete Warden, Mobile Lead de TensorFlow.
Über die Autorin bzw. den Autor: Aurélien Géron es asesor de 'machine learning'. Antiguo 'googler', dirigió el equipo de clasificación de vídeos de YouTube desde 2013 a 2016. También fue fundador y CTO de Wifirst (proveedor de servicios de Internet inalámbrico líder en Francia) desde 2002 a 2012 y fundador y CTO de la empresa consultora de telecomunicaciones Polyconseil en 2001.
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Bibliografische Details
Titel: Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, ...
Verlag: ANAYA MULTIMEDIA
Erscheinungsdatum: 2023
Einband: Softcover
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APRENDE MACHINE LEARNING CON SCIKIT-LEARN, KERAS Y TENSORFLOW. TERCERA EDICIÓN
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Zustand: Nuevo. Gracias a varios logros innovadores, el deep learning ha dado un gran impulso a todo el campo del machine learning. Ahora, incluso programadores que no saben casi nada de esta tecnología pueden usar herramientas sencillas y eficaces para implementar programas capaces de aprender a partir de datos. Este best seller utiliza ejemplos concretos, una teoría mínima y frameworks de Python listos para la producción (Scikit Learn, Keras y TensorFlow) para ayudarte a obtener una comprensión intuitiva de los conceptos y herramientas para crear sistemas inteligentes.Con esta tercera edición actualizada, el autor Aurélien Géron explora una variedad de técnicas que van desde una regresión lineal simple a redes neuronales profundas. Hay ejemplos de código y ejercicios por todo el libro para ayudarte a aplicar lo que has aprendido, lo único que necesitas para empezar es experiencia en programación:* Utiliza Scikit-Learn para hacer un seguimiento de un proyecto de machine learning de ejemplo de principio a fin.* Explora varios modelos, incluyendo máquinas de vectores soporte, árboles de decisión, random forests y métodos de ensamblaje.* Aprovecha técnicas de aprendizaje no supervisado, como la reducción de dimensionalidad, el agrupamiento y la detección de anomalías.* Sumérgete en arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas antagónicas, autocodificadores, modelos de difusión y transformadores.* Utiliza TensorFlow y Keras para crear y entrenar redes neuronales para visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, modelos generativos y aprendizaje profundo por refuerzo. -. Bestandsnummer des Verkäufers 9788441548046
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Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow
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Zustand: Nuevo. Gracias a varios logros innovadores, el deep learning ha dado un gran impulso a todo el campo del machine learning. Ahora, incluso programadores que no saben casi nada de esta tecnología pueden usar herramientas sencillas y eficaces para implementar programas capaces de aprender a partir de datos. Este best seller utiliza ejemplos concretos, una teoría mínima y frameworks de Python listos para la producción (Scikit Learn, Keras y TensorFlow) para ayudarte a obtener una comprensión intuitiva de los conceptos y herramientas para crear sistemas inteligentes.Con esta tercera edición actualizada, el autor Aurélien Géron explora una variedad de técnicas que van desde una regresión lineal simple a redes neuronales profundas. Hay ejemplos de código y ejercicios por todo el libro para ayudarte a aplicar lo que has aprendido, lo único que necesitas para empezar es experiencia en programación:* Utiliza Scikit-Learn para hacer un seguimiento de un proyecto de machine learning de ejemplo de principio a fin.* Explora varios modelos, incluyendo máquinas de vectores soporte, árboles de decisión, random forests y métodos de ensamblaje.* Aprovecha técnicas de aprendizaje no supervisado, como la reducción de dimensionalidad, el agrupamiento y la detección de anomalías.* Sumérgete en arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas antagónicas, autocodificadores, modelos de difusión y transformadores.* Utiliza TensorFlow y Keras para crear y entrenar redes neuronales para visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, modelos generativos y aprendizaje profundo por refuerzo. Bestandsnummer des Verkäufers 070139
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Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición
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Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición Conceptos, herramientas y técnicas para conseguir sistemas inteligentes
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Zustand: Nuevo. Gracias a varios logros innovadores, el deep learning ha dado un gran impulso a todo el campo del machine learning. Ahora, incluso programadores que no saben casi nada de esta tecnología pueden usar herramientas sencillas y eficaces para implementar programas capaces de aprender a partir de datos. Este best seller utiliza ejemplos concretos, una teoría mínima y frameworks de Python listos para la producción (Scikit Learn, Keras y TensorFlow) para ayudarte a obtener una comprensión intuitiva de los conceptos y herramientas para crear sistemas inteligentes.Con esta tercera edición actualizada, el autor Aurélien Géron explora una variedad de técnicas que van desde una regresión lineal simple a redes neuronales profundas. Hay ejemplos de código y ejercicios por todo el libro para ayudarte a aplicar lo que has aprendido, lo único que necesitas para empezar es experiencia en programación:* Utiliza Scikit-Learn para hacer un seguimiento de un proyecto de machine learning de ejemplo de principio a fin.* Explora varios modelos, incluyendo máquinas de vectores soporte, árboles de decisión, random forests y métodos de ensamblaje.* Aprovecha técnicas de aprendizaje no supervisado, como la reducción de dimensionalidad, el agrupamiento y la detección de anomalías.* Sumérgete en arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas antagónicas, autocodificadores, modelos de difusión y transformadores.* Utiliza TensorFlow y Keras para crear y entrenar redes neuronales para visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, modelos generativos y aprendizaje profundo por refuerzo. Bestandsnummer des Verkäufers 0010387746
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Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición
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APRENDE MACHINE LEARNING CON SCIKIT-LEARN, KERAS Y TENSORFLOW. TE
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ANAYA MULTIMEDIA, ANAYA MULTIMEDIA-ANAYA INTERACTIVA, 2023
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Rustica (tapa blanda)
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Rustica (tapa blanda). Zustand: New. Zustand des Schutzumschlags: Nuevo. 01. Gracias a varios logros innovadores, el deep learning ha dado un gran impulso a todo el campo del machine learning. Ahora, incluso programadores que no saben casi nada de esta tecnología pueden usar herramientas sencillas y eficaces para implementar programas capaces de aprender a partir de datos. Este best seller utiliza ejemplos concretos, una teoría mínima y frameworks de Python listos para la producción (Scikit Learn, Keras y TensorFlow) para ayudarte a obtener una comprensión intuitiva de los conceptos y herramientas para crear sistemas inteligentes.Con esta tercera edición actualizada, el autor Aurélien Géron explora una variedad de técnicas que van desde una regresión lineal simple a redes neuronales profundas. Hay ejemplos de código y ejercicios por todo el libro para ayudarte a aplicar lo que has aprendido, lo único que necesitas para empezar es experiencia en programación:* Utiliza Scikit-Learn para hacer un seguimiento de un proyecto de machine learning de ejemplo de principio a fin.* Explora varios modelos, incluyendo máquinas de vectores soporte, árboles de decisión, random forests y métodos de. LIBRO. Bestandsnummer des Verkäufers 1397150
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