El Machine Learning Y La Inteligencia Artificial
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Características del producto
Características principales
Título del libro | EL MACHINE LEARNING Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL |
---|---|
Autor | Sebastian Raschka |
Idioma | Español |
Editorial del libro | Marcombo |
Tapa del libro | Blanda |
Con índice | No |
Año de publicación | 2024 |
Otros
Cantidad de páginas | 274 |
---|---|
Altura | 24 cm |
Ancho | 17 cm |
Peso | 200 g |
Material de la tapa del libro | Cartulina Plastificada |
Con páginas para colorear | No |
Con realidad aumentada | No |
Género del libro | Computación e informática |
Subgéneros del libro | Inteligencia artificial |
Tipo de narración | Informática |
Edad mínima recomendada | 14 años |
Escrito en imprenta mayúscula | No |
ISBN | 9788426738622 |
Código IBIC | S/C |
IBIC | S/D |
Descripción
Título: El Machine Learning y la inteligencia artificial
Autor: Sebastian Raschka
Editorial: Marcombo
Temática: Computación e informática
Edición: 1
Año de Edición: 2024
Número de páginas: 274
Peso: 471 gramos
Ancho: 170 milímetros
Alto: 240 milímetros
Formato: Rústica
Idioma: Español
ISBN: 9788426738622
Descripción:
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: [eliminado].
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