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040			_aUnicoc _bspa _c00001 _d00001
082			_a006.31
100			_913587 _aPineda Pertuz, Carlos M.
245			_aAprendizaje automático y profundo de Python _b: una mirada hacia la inteligencia artificial _c/ Carlos M. Pineda Pertuz
250			_a1 Ed.
260			_aBogotá : _bEdiciones de la U. , _c2021.
300			_a345 páginas _bIlustraciones, diagramas, tablas, gráficas
440			_913588 _aÁrea informática
500			_aIncluye Índice y referencias bibliográficas
505			_tCapítulo 1. Conceptos básicos de programación en Python 3.9. -- _tCapítulo 2. Introducción al aprendizaje automático. -- _tCapítulo 3. Herramientas para el aprendizaje automático. -- _tCapítulo 4. Preprocesado de datos. -- _tCapítulo 5. Modelos de regresión. -- _tCapítulo 6. Regularización, métricas de evaluación y ajuste de hiperparámetros. -- _tCapítulo 7. Modelos de clasificación I. -- _tCapítulo 8. Modelos de clasificación II. -- _tCapítulo 9. Clustering. -- _tCapítulo 10. Reducción de la dimensionalidad. -- _tCapítulo 11. Introducción a las redes neuronales. -- _tCapítulo 12. Redes neuronales convolucionales. -- _tCapítulo 13. Aumento de datos y transferencia de aprendizaje. -- _tCapítulo 14. Introducción al procesamiento del lenguaje natural PNL. -- _tCapítulo 15. Redes neuronales recurrentes (RNN).
526			_5Unicoc
546			_aEspañol
650		0	_910540 _aInteligencia artificial
650		0	_913017 _aAprendizaje automático
650		0	_910745 _aPython (lenguaje de programación)
650		0	_911598 _aCiencia de Datos (Data Science)
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658		0	_98220 _aPrograma de Ingeniería de Sistemas
856			_yAcceso online exclusivo para comunidad Unicoc. _uhttps://unicoceduco-my.sharepoint.com/:b:/g/personal/direccionbiblioteca_unicoc_edu_co/IQD9Is2-aeyiQLS8SbWQraM5ATLyVMidMnXzL_KYzoKtFz0
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