Aprendizaje Automático. Introducción al Aprendizaje Profundo

Carlos Véliz · Fondo Editorial De La Pontificia Universidad Católica Del Perú

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Reseña del libro

Desde la aparición de las computadoras, sus primeras tareas han sido resolver problemas difíciles para el ser humano y para ello se las ha programado con reglas formales y que funcionan para cada problema específico. El aprendizaje automático ha roto, en parte, este paradigma y ha permitido que muchos de estos problemas se solucionen sin que las máquinas sean programadas con algoritmos particulares, sino de manera general, a partir de la experiencia. Los algoritmos emulan la función del cerebro humano y se basan en el modelo de las redes neuronales. El aprendizaje profundo (deep learning) proporciona algoritmos de alto nivel que permiten tales caracterizaciones de manera automática y jerárquica. Este libro se centra en los dos modelos del aprendizaje profundo que han tenido gran impacto en la revolución de la inteligencia artificial: las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales recurrentes, cuyas aplicaciones serán comentadas y explicadas con ejemplos prácticos que incluyen su aplicación al campo médico, específicamente al estudio de la COVID-19.

Opiniones del Libro

Gonzalo Lloncón Lunes 06 de Mayo, 2024

"Una advertencia al estudiante de Ciencia de Datos. El documento enseña en R. Para quienes aprendemos en Python es un problema... Así que no realicen compras apresuradas... Saludos desde Chile"

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