Machine Learning Y Deep Learning (Tapa Blanda).
Automatico (Machine Learning). El objetivo del machine learning es que los sistemas informaticos sean capaces de aprender a partir de los datos, emulando de esta manera las capacidades humanas. El Aprendizaje Profundo (Deep Learning) es el area mas prometedora del machine learning. Los modernos sistemas de reconocimiento facial, conduccion automatica, chatbots, comportamiento de los videojuegos, etc. se llevan a cabo haciendo uso de tecnicas de deep learning. En este libro se explican los conceptos mas relevantes tanto de machine learning como de deep learning. Ambos bloques se pueden abordar de manera independiente y en cualquier orden. Se aportan multitud de ejemplos programados en Python y explicados desde cero, con graficos representativos. Tambien se hace uso de las bibliotecas Scikit y Keras. Cualquier lector con conocimientos de programacion podra entender los conceptos y los ejemplos que se exponen en el libro: - Regresion - Clasificacion - Clustering - Reduccion de Dimensionalidad - Redes Neuronales - Redes Convolucionales (Convolutional Neural Networks) - Enriquecimiento de datos (Data Augmentation) - Generadores de Datos - Aprendizaje por Transferencia (Transfer Learning) - Autoencoders - Visualizacion de capas ocultas - Aprendizaje Generativo (Generative Learning) El libro contiene material adicional que podra descargar accediendo a la ficha del libro en www.ra-ma.es
