El aprendizaje automático ofrece enormes oportunidades; y este libro, Introducción al aprendizaje automático, proporciona conocimientos prácticos para aprovechar al máximo estas oportunidades. Dino y Francesco Esposito comienzan su texto con una breve descripción de los fundamentos de la inteligencia artifi cial y los pasos básicos para iniciar cualquier proyecto de este tipo. Luego, presentan la biblioteca ML.NET de Microsoft, que incluye capacidades para el procesamiento de datos, el entrenamiento y la evaluación. También presentan familias de algoritmos que pueden ser entrenados para resolver problemas de la vida real, así como técnicas de aprendizaje profundo utilizando redes neuronales. Los autores concluyen su texto presentando valiosos servicios de ejecución a través de la plataforma Azure, disponible en la nube, y consideran la visión empresarial a largo plazo para el aprendizaje automático. Dino Esposito, MVP de Microsoft en 14 ocasiones y Francesco Esposito te ayudan a: Explorar cómo aprenden los humanos y cómo se construye el software inteligente. Descubrir qué problemas puede abordar el aprendizaje automático. Comprender el flujo de trabajo del aprendizaje automático: los pasos que conducen a un modelo entregable. Utilizar AutoML para seleccionar automáticamente el mejor flujo de trabajo para cualquier problema y para cualquier conjunto de datos. Dominar ML.NET, implementar su flujo de trabajo y aplicar sus tareas y algoritmos. Explorar los fundamentos matemáticos del aprendizaje automático. Realizar predicciones, mejorar la toma de decisiones y aplicar métodos probabilísticos. Agrupar datos mediante clasificación y agrupamiento (clustering). Aprender los fundamentos del aprendizaje profundo, incluido el diseño de redes neuronales. Aprovechar los servicios de IA en la nube con el fi n de construir soluciones para el mundo real de manera más rápida y eficiente.
