machine learning inteligencia artificial von raschka sebastian (7 Ergebnisse)

Zustand: New. Idioma/Language: Español. Si está listo para aventurarse más allá de los conceptos introductorios e indagar en el aprendizaje automático, en el aprendizaje profundo y en la inteligencia artificial (IA), el formato de preguntas y respuestas que presenta el libro El Machine Learning y la IA le facilitará mucho las cosas. Nacido de las cuestiones que a menudo se plantea el autor, Sebastián Raschka, este libro muestra un método directo y sin rodeos para acercarle a temas avanzados, que presenta de forma rápida y accesible. Cada capítulo es breve y autónomo, y aborda una cuestión fundamental de la IA, desvelándola con explicaciones claras, diagramas y ejercicios prácticos. En esta lectura encontrará: CAPÍTULOS CONCISOS: Las preguntas clave de la IA se responden de forma sencilla y las ideas complejas se desglosan en piezas fáciles de digerir. GAMA AMPLIA DE TEMAS: Raschka cubre temas que van desde la arquitectura de las redes neuronales y la evaluación de los modelos hasta la visión informática y el procesamiento del lenguaje natural. USOS PRÁCTICOS: Conocerá técnicas para mejorar el rendimiento de los modelos, afinar modelos grandes y mucho más. También aprenderá a: ' Gestionar las distintas fuentes de aleatoriedad en la formación de redes neuronales ' Diferenciar entre arquitecturas de codificador y decodificador en modelos de lenguaje grandes ' Reducir el sobreajuste con modificaciones de datos y modelos ' Construir intervalos de confianza para clasificadores y optimizar los modelos con datos etiquetados limitados ' Elegir entre paradigmas distintos de formación multi-GPU y tipos diferentes de modelos de IA generativa ' Comprender las métricas de rendimiento para el procesamiento del lenguaje natural ' Dar sentido a los sesgos inductivos en los transformadores de visión Si busca el recurso perfecto para mejorar su comprensión del aprendizaje automático, El Machine Learning y la IA le ayudará a avanzar fácilmente en este camino. ACERCA DEL AUTOR Sebastián Raschka, PhD, es un investigador de aprendizaje automático y educador en inteligencia artificial de Lightning AI, entusiasta por hacer que la inteligencia artificial sea más accesible. El Dr. Raschka, exprofesor asistente de estadística en la Universidad de Wisconsin-Madison, donde se especializó en investigación del aprendizaje automático, es el autor de los libros Python Machine Learning y Machine Learning con PyTorch y Scikit-Learn, ambos publicados en español en Marcombo. Encontrará más información sobre sus proyectos en: *** Nota: Los envíos a España peninsular, Baleares y Canarias se realizan a través de mensajería urgente. No aceptamos pedidos con destino a Ceuta y Melilla.

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Zustand: Nuevo. SI ESTá LISTO PARA AVENTURARSE MáS ALLá DE LOS CONCEPTOS INTRODUCTORIOS E INDAGAR EN EL APRENDIZAJE AUTOMáTICO, EN EL APRENDIZAJE PROFUNDO Y EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), EL FORMATO DE PREGUNTAS Y RESPUESTAS QUE PRESENTA EL LIBRO EL MACHINE LEARNING.

Rústica. Zustand: Nuevo. Zustand des Schutzumschlags: Nuevo. AZTUNIV.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware.

Rústica (Tapa blanda). Zustand: Nuevo. Zustand des Schutzumschlags: Nuevo. Si está listo para aventurarse más allá de los conceptos introductorios e indagar en el aprendizaje automático, en el aprendizaje profundo y en la inteligencia artificial (IA), el formato de preguntas y respuestas que presenta el libro El Machine Learning y la IA le facilitará mucho las cosas. Nacido de las cuestiones que a menudo se plantea el autor, Sebastián Raschka, este libro muestra un método directo y sin rodeos para acercarle a temas avanzados, que presenta de forma rápida y accesible. Cada capítulo es breve y autónomo, y aborda una cuestión fundamental de la IA, desvelándola con explicaciones claras, diagramas y ejercicios prácticos. En esta lectura encontrará: CAPÍTULOS CONCISOS: Las preguntas clave de la IA se responden de forma sencilla y las ideas complejas se desglosan en piezas fáciles de digerir. GAMA AMPLIA DE TEMAS: Raschka cubre temas que van desde la arquitectura de las redes neuronales y la evaluación de los modelos hasta la visión informática y el procesamiento del lenguaje natural. USOS PRÁCTICOS: Conocerá técnicas para mejorar el rendimiento de los modelos, afinar modelos grandes y mucho más. También aprenderá a: Gestionar las distintas fuentes de aleatoriedad en la formación de redes neuronales Diferenciar entre arquitecturas de codificador y decodificador en modelos de lenguaje grandes Reducir el sobreajuste con modificaciones de datos y modelos Construir intervalos de confianza para clasificadores y optimizar los modelos con datos etiquetados limitados Elegir entre paradigmas distintos de formación multi-GPU y tipos diferentes de modelos de IA generativa Comprender las métricas de rendimiento para el procesamiento del lenguaje natural Dar sentido a los sesgos inductivos en los transformadores de visión Si busca el recurso perfecto para mejorar su comprensión del aprendizaje automático, El Machine Learning y la IA le ayudará a avanzar fácilmente en este camino. LIBRO.

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