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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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