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Aprendizaje automático aplicado e IA para ingenieros : Resolver problemas empresariales que no pueden ser resuelto algorítmicamente

por Prosise, Jeff.
Editor: EEUU : Oreilly Media , 2023Edición: 1 Ed.Descripción: 428 páginas Ilustraciones, fotografías, diagramas, tablas.ISBN: 9781492098058.Tema(s): Aprendizaje Automático (Machine Learning) | Inteligencia artificial | Minería de datos | Ciencia de Datos (Data Science) | Redes neuronales (Informática) | Aprendizaje profundo | Programa de Ingeniería de SistemasRecursos en línea: Acceso online exclusivo para comunidad Unicoc.
Contenidos:
Parte I. Aprendizaje automático con Scikit-Learn. -- 1. Aprendizaje automático. -- 2. Modelos de Regresión. -- 3. Modelos de Clasificación. -- 4. Clasificación de textos. -- 5. Máquinas de vectores de soporte. -- 6. Análisis de Componentes Principales. -- 7. Operacionalización de modelos de aprendizaje automático. -- Parte II. Aprendizaje profundo con Keras y TensorFlow. -- 8. Aprendizaje profundo. -- 9. Redes Neuronales. -- 10. Clasificación de imágenes con redes neuronales convolucionales. -- 11. Detección y reconocimiento de rostros. -- 12. Detección de objetos. -- 13. Procesamiento del lenguaje natural. -- 14. Servicios cognitivos de Azure.
Resumen: Introducción práctica al aprendizaje automático y la inteligencia artificial dirigida a ingenieros y desarrolladores de software. Presenta modelos de regresión y clasificación, aprendizaje profundo, redes neuronales, visión por computador, procesamiento del lenguaje natural y aplicaciones empresariales mediante herramientas como Scikit-Learn, Keras y TensorFlow.
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Bogotá (Dr. David Ordóñez Rueda) - Campus Norte

Campus Norte

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Incluye Índice

Parte I. Aprendizaje automático con Scikit-Learn. -- 1. Aprendizaje automático. -- 2. Modelos de Regresión. -- 3. Modelos de Clasificación. -- 4. Clasificación de textos. -- 5. Máquinas de vectores de soporte. -- 6. Análisis de Componentes Principales. -- 7. Operacionalización de modelos de aprendizaje automático. -- Parte II. Aprendizaje profundo con Keras y TensorFlow. -- 8. Aprendizaje profundo. -- 9. Redes Neuronales. -- 10. Clasificación de imágenes con redes neuronales convolucionales. -- 11. Detección y reconocimiento de rostros. -- 12. Detección de objetos. -- 13. Procesamiento del lenguaje natural. -- 14. Servicios cognitivos de Azure.

Introducción práctica al aprendizaje automático y la inteligencia artificial dirigida a ingenieros y desarrolladores de software. Presenta modelos de regresión y clasificación, aprendizaje profundo, redes neuronales, visión por computador, procesamiento del lenguaje natural y aplicaciones empresariales mediante herramientas como Scikit-Learn, Keras y TensorFlow.

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