Sistemas de aprendizaje automático (PDF)
(Sprache: Spanisch)
El presente libro tiene una clara vocación didáctica, se dirige a todas las personas que quieren adentrarse en el apasionante campo del aprendizaje automático combinando la teórica con la práctica para que sea sencillo asimilar las explicaciones.
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Produktinformationen zu „Sistemas de aprendizaje automático (PDF)“
El presente libro tiene una clara vocación didáctica, se dirige a todas las personas que quieren adentrarse en el apasionante campo del aprendizaje automático combinando la teórica con la práctica para que sea sencillo asimilar las explicaciones.
En esta obra se revisan los algoritmos más comunes y su implementación en Python. Comienza con una introducción a las claves que han impulsado nuestra sociedad hacia "la era de los datos" y explora cómo, mediante técnicas de aprendizaje
automático, obtener partido a la inmensa cantidad de datos que hoy nos rodea.
A continuación, se presenta el aprendizaje no supervisado con sus principales algoritmos y usos: agrupamiento, manifolds, reglas de asociación y algoritmos de detección de anomalías. Le sigue el aprendizaje supervisado; partiendo del modelo más simple, modelo lineal multivariante, se llega a las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Finalmente, analiza con el aprendizaje profundo (gran parte de lo que denominamos Inteligencia Artificial) donde se explican, de una manera sencilla e intuitiva, los perceptrones multicapa profundos, las redes convolucionales profundas (CNN) y los modelos recurrentes. Esta obra contiene numerosas aplicaciones prácticas con su código Python que podrá descargar desde la web del libro.
En esta obra se revisan los algoritmos más comunes y su implementación en Python. Comienza con una introducción a las claves que han impulsado nuestra sociedad hacia "la era de los datos" y explora cómo, mediante técnicas de aprendizaje
automático, obtener partido a la inmensa cantidad de datos que hoy nos rodea.
A continuación, se presenta el aprendizaje no supervisado con sus principales algoritmos y usos: agrupamiento, manifolds, reglas de asociación y algoritmos de detección de anomalías. Le sigue el aprendizaje supervisado; partiendo del modelo más simple, modelo lineal multivariante, se llega a las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Finalmente, analiza con el aprendizaje profundo (gran parte de lo que denominamos Inteligencia Artificial) donde se explican, de una manera sencilla e intuitiva, los perceptrones multicapa profundos, las redes convolucionales profundas (CNN) y los modelos recurrentes. Esta obra contiene numerosas aplicaciones prácticas con su código Python que podrá descargar desde la web del libro.
Autoren-Porträt von Varios Autores
EMILIO SORIA OLIVAS.Catedrático de Universidad, Licenciado en Físicas y Doctor Ingeniero Electrónico. Director del Máster en Ciencia de Datos y del Máster en Inteligencia Artificial ambos de la Universidad de Valencia.
MANUEL ANTONIO SÁNCHEZ-MONTAÑÉS ISLA.
Profesor en la Universidad Autónoma de Madrid en el Departamento de Ingeniería Informática de la Escuela Politécnica Superior. Licenciado en Físicas y Doctor Ingeniero en Informática.
RUTH GAMERO CRUZ.
Licenciada en Administración de Empresas por la Universidad Autónoma de Madrid. Senior Management Program en el IE y Master Data Analytics en EDEM.
BORJA CASTILLO CABALLERO.
Graduado en matemáticas por la Universidad de Valencia. Máster en Inteligencia Artificial en la Universidad de Valencia y Máster en Análisis y Visualización de Datos Masivos en la Universidad Internacional de la Rioja.
PEDRO CANO MICHELENA.
Graduado en matemáticas por la Universidad de Valencia. Máster en Inteligencia Artificial por la Universidad de Valencia.
Bibliographische Angaben
- Autor: Varios Autores
- 2023, 264 Seiten, Spanisch
- Verlag: Ediciones de la U
- ISBN-10: 958792570X
- ISBN-13: 9789587925708
- Erscheinungsdatum: 27.07.2023
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 23 MB
- Mit Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Sprache:
Spanisch
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