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Aprendizaje automático y profundo de Python : una mirada hacia la inteligencia artificial

por Pineda Pertuz, Carlos M.
Series: Área informática. Editor: Bogotá : Ediciones de la U. , 2021Edición: 1 Ed.Descripción: 345 páginas Ilustraciones, diagramas, tablas, gráficas.ISBN: 9789587923155; 9789587923162.Tema(s): Inteligencia artificial | Aprendizaje automático | Python (lenguaje de programación) | Ciencia de Datos (Data Science) | Minería de datos | Redes neuronales artificiales | Programa de Ingeniería de SistemasRecursos en línea: Acceso online exclusivo para comunidad Unicoc.
Contenidos:
Capítulo 1. Conceptos básicos de programación en Python 3.9. -- Capítulo 2. Introducción al aprendizaje automático. -- Capítulo 3. Herramientas para el aprendizaje automático. -- Capítulo 4. Preprocesado de datos. -- Capítulo 5. Modelos de regresión. -- Capítulo 6. Regularización, métricas de evaluación y ajuste de hiperparámetros. -- Capítulo 7. Modelos de clasificación I. -- Capítulo 8. Modelos de clasificación II. -- Capítulo 9. Clustering. -- Capítulo 10. Reducción de la dimensionalidad. -- Capítulo 11. Introducción a las redes neuronales. -- Capítulo 12. Redes neuronales convolucionales. -- Capítulo 13. Aumento de datos y transferencia de aprendizaje. -- Capítulo 14. Introducción al procesamiento del lenguaje natural PNL. -- Capítulo 15. Redes neuronales recurrentes (RNN).
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Libro electrónico Libro electrónico
Bogotá (Dr. David Ordóñez Rueda) - Campus Norte

Campus Norte

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Incluye Índice y referencias bibliográficas

Capítulo 1. Conceptos básicos de programación en Python 3.9. -- Capítulo 2. Introducción al aprendizaje automático. -- Capítulo 3. Herramientas para el aprendizaje automático. -- Capítulo 4. Preprocesado de datos. -- Capítulo 5. Modelos de regresión. -- Capítulo 6. Regularización, métricas de evaluación y ajuste de hiperparámetros. -- Capítulo 7. Modelos de clasificación I. -- Capítulo 8. Modelos de clasificación II. -- Capítulo 9. Clustering. -- Capítulo 10. Reducción de la dimensionalidad. -- Capítulo 11. Introducción a las redes neuronales. -- Capítulo 12. Redes neuronales convolucionales. -- Capítulo 13. Aumento de datos y transferencia de aprendizaje. -- Capítulo 14. Introducción al procesamiento del lenguaje natural PNL. -- Capítulo 15. Redes neuronales recurrentes (RNN).

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