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Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y Tensorflow (3ª Ed. ) (in Spanish)
Aurélien Géron (Author) · Anaya Multimedia · Paperback
8 reviewsGracias a varios logros innovadores, el deep learning hadado un gran impulso a todo el campo del machine learning.Ahora, incluso programadores que no saben casi nada de esta tecnolog¡a pueden usar herramientas sencillas y eficaces para implementarprogramas capaces de aprender a partir de datos. Este bestseller utiliza ejemplos concretos, una teor¡a m¡nima yframeworks de Python listos para la producci¢n (Scikit Learn,Keras y TensorFlow) para ayudarte a obtener una comprensi¢n intuitivade los conceptos y herramientas para crear sistemasinteligentes.
Con esta tercera edici¢n actualizada, el autorAurlien Gron explora una variedad de tcnicas que van desde unaregresi¢n lineal simple a redes neuronales profundas. Hay ejemplos dec¢digo y ejercicios por todo el libro para ayudarte a aplicar lo quehas aprendido, lo £nico que necesitas para empezar es experiencia enprogramaci¢n:
* Utiliza Scikit-Learn para hacer un seguimientode un proyecto de machine learning de ejemplo de principio afin.
* Explora varios modelos, incluyendo m quinas de vectoressoporte, rboles de decisi¢n, random forests y mtodos deensamblaje.
* Aprovecha tcnicas de aprendizaje no supervisado,como la reducci¢n de dimensionalidad, el agrupamiento y la detecci¢nde anomal¡as.
* Sumrgete en arquitecturas de redes neuronales,incluyendo redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas antag¢nicas, autocodificadores, modelos de difusi¢n ytransformadores.
* Utiliza TensorFlow y Keras para crear yentrenar redes neuronales para visi¢n por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, modelos generativos y aprendizaje profundo porrefuerzo.
Excelente libro guía para proyectos de machine learning, muy completo
El libro llegó en 18 días en muy buen estado, las hojas son de una calidad decente pero sus ilustraciones y gráficos llegaron a blanco y negro. Algo decepcionante ya que es un libro que utiliza estás ilustraciones como recurso para describir mejor su contenido. De resto, es un buen libro
Llego dentro del plazo estoy muy satisfecho.Es un excelente libro en calidad y contenido pero no equipara en calidad a la version en ingles.
Todo bien, recibido en orden
El libro llego muy rápido, lo cual es bueno. Ahora, la calidad del libro no es tan buena dado que esta full blanco y negro, dificulta el entendimiento de cierto contenido que depende de los colores para entender de forma correcta. Es algo que debiera de especificarse dado que todas las versiones en ingles tienen mejor calidad en su visualización.
En mi opinión, como principiante en Keras y Tensorflow me parece que es un libro de texto muy bueno y didáctico. Pude replicar sin problema los ejercicios y extrapolarlos a otros datos. Aunque no contiene todas las arquitecturas de redes neuronales, por ejemplo, LSTM te da las bases para que puedas construirla con otros materiales. Igualmente, el temario permite comprender, tanto con el aprendizaje estadístico, como el computacional.
Libro recomendado lo único malo es que el libro está blanco y negro por lo que se debe accede al repositorio para tener una mejor experiencia
buen contenido pero la tapa lo sentí simple y percibo que es blanco y negro.
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