Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y Tensorflow (3ª Ed. ) - Aurélien Géron

Gracias a varios logros innovadores, el deep learning hadado un gran impulso a todo el campo del machine learning.Ahora, incluso programadores que no saben casi nada de esta tecnolog¡a pueden usar herramientas sencillas y eficaces para implementarprogramas capaces de aprender a partir de datos. Este bestseller utiliza ejemplos concretos, una teor¡a m¡nima yframeworks de Python listos para la producci¢n (Scikit Learn,Keras y TensorFlow) para ayudarte a obtener una comprensi¢n intuitivade los conceptos y herramientas para crear sistemasinteligentes.

Con esta tercera edici¢n actualizada, el autorAur‚lien G‚ron explora una variedad de t‚cnicas que van desde unaregresi¢n lineal simple a redes neuronales profundas. Hay ejemplos dec¢digo y ejercicios por todo el libro para ayudarte a aplicar lo quehas aprendido, lo £nico que necesitas para empezar es experiencia enprogramaci¢n:

* Utiliza Scikit-Learn para hacer un seguimientode un proyecto de machine learning de ejemplo de principio afin.

* Explora varios modelos, incluyendo m quinas de vectoressoporte,  rboles de decisi¢n, random forests y m‚todos deensamblaje.

* Aprovecha t‚cnicas de aprendizaje no supervisado,como la reducci¢n de dimensionalidad, el agrupamiento y la detecci¢nde anomal¡as.

* Sum‚rgete en arquitecturas de redes neuronales,incluyendo redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas antag¢nicas, autocodificadores, modelos de difusi¢n ytransformadores.

* Utiliza TensorFlow y Keras para crear yentrenar redes neuronales para visi¢n por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, modelos generativos y aprendizaje profundo porrefuerzo.