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Machine Learning con PyTorch y Scikit-Learn: Desarrollo de modelos Machine Learning y Deep Learning con Python (Packt publishing) - Tapa blanda

 
9788426735737: Machine Learning con PyTorch y Scikit-Learn: Desarrollo de modelos Machine Learning y Deep Learning con Python (Packt publishing)

Sinopsis

Machine Learning con PyTorch y Scikit-Learn Si busca un manual de referencia sobre Machine Learning y Deep Learning con PyTorch, ha llegado al libro indicado. En él se explica paso a paso cómo construir sistemas de aprendizaje automático con éxito. Mientras que en algunos libros solo se enseña a seguir instrucciones, en este descubrirá los principios para crear modelos y aplicaciones por sí mismo. Encontrará multitud de explicaciones claras, visualizaciones y ejemplos, y aprenderá en profundidad todas las técnicas esenciales de Machine Learning. Actualizado para ocuparse de Machine Learning utilizando PyTorch, este libro también presenta las últimas incorporaciones a Scikit-Learn. Además, trata varias técnicas de Machine Learning y Deep Learning para la clasificación de textos e imágenes. Con este libro, también aprenderá sobre las redes generativas antagónicas (GAN), útiles para generar nuevos datos y entrenar agentes inteligentes con aprendizaje reforzado. Por último, esta edición incluye las últimas tendencias en Machine Learning, como las introducciones a las redes neuronales de grafos y transformadores a gran escala utilizados para el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Sin duda, tanto si es un desarrollador de Python neófito en Machine Learning como si desea profundizar en los últimos avances, este libro de PyTorch será su gran aliado en el aprendizaje automático con Python. 'Estoy seguro de que este libro le resultará muy valioso, tanto por ofrecer una visión general del apasionante campo de Machine Learning, como por ser un tesoro de conocimientos prácticos. Espero que le inspire a aplicar Machine Learning para lograr un mayor beneficio, sea cual sea su problemática' -Dmytro Dzhulgakov PyTorch Core Maintainer

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RASCHKA,SEBASTIAN/LIU,YUXI
Publicado por MARCOMBO EDICIONES TECNICAS, 2023
ISBN 10: 8426735738 ISBN 13: 9788426735737
Nuevo Tapa blanda

Librería: Libros Tobal, Ajalvir, M, España

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Condición: Nuevo. FORMACION - EMPRESA Y GESTION# PROGRAMACION INFORMATICA/DESARROLLO DE SOFTWAR# ALGORITMOS Y ESTRUCTURAS DE DATOS. Nº de ref. del artículo: 9788426735737

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RASCHKA,SEBASTIAN/LIU,YUXI
ISBN 10: 8426735738 ISBN 13: 9788426735737
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Librería: Siglo Actual libros, Soria, SO, España

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Rústica. Condición: Nuevo. Estado de la sobrecubierta: Nuevo. AZTUNIV. Nº de ref. del artículo: SAL8426735737

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Vahid Mirjalili
Publicado por MARCOMBO, 2023
ISBN 10: 8426735738 ISBN 13: 9788426735737
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Librería: Imosver, PONTECALDELAS, PO, España

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Condición: Nuevo. Si busca un manual de referencia sobre Machine Learning y Deep Learning con PyTorch, ha llegado al libro indicado. En él se explica paso a paso cómo construir sistemas de aprendizaje automático con éxito. Mientras que en algunos libros solo se enseña a seguir instrucciones, en este descubrirá los principios para crear modelos y aplicaciones por sí mismo. Encontrará multitud de explicaciones claras, visualizaciones y ejemplos, y aprenderá en profundidad todas las técnicas esenciales de Machine Learning. Nº de ref. del artículo: 0010379202

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RASCHKA, SEBASTIAN ; LIU, YUXI (HAYDEN) ; MIRJALILI, VAHID
Publicado por MARCOMBO, BILBAO, 2023
ISBN 10: 8426735738 ISBN 13: 9788426735737
Nuevo Rustica (tapa blanda)

Librería: Antártica, Madrid, M, España

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Rustica (tapa blanda). Condición: New. Estado de la sobrecubierta: Nuevo. 01. Machine Learning con PyTorch y Scikit-Learn Si busca un manual de referencia sobre Machine Learning y Deep Learning con PyTorch, ha llegado al libro indicado. En él se explica paso a paso cómo construir sistemas de aprendizaje automático con éxito. Mientras que en algunos libros solo se enseña a seguir instrucciones, en este descubrirá los principios para crear modelos y aplicaciones por sí mismo. Encontrará multitud de explicaciones claras, visualizaciones y ejemplos, y aprenderá en profundidad todas las técnicas esenciales de Machine Learning. Actualizado para ocuparse de Machine Learning utilizando PyTorch, este libro también presenta las últimas incorporaciones a Scikit-Learn. Además, trata varias técnicas de Machine Learning y Deep Learning para la clasificación de textos e imágenes. Con este libro, también aprenderá sobre las redes generativas antagónicas (GAN), útiles para generar nuevos datos y entrenar agentes inteligentes con aprendizaje reforzado. Por último, esta edición incluye las últimas tendencias en Machine Learning, como las introducciones a las redes neuronales de grafos y transformadores a gran escala utilizados para el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Sin duda, tanto si es un desarrollador de Python neófito en Machine Learning como si desea profundizar en los últimos avances, este libro de PyTorch será su gran aliado en el aprendizaje automático con Python. Estoy seguro de que este libro le resultará muy valioso, tanto por ofrecer una visión general del apasionante campo de Machine Learning, como por ser un tesoro de conocimientos prácticos. Espero que le inspire a aplicar Machine Learning para lograr un mayor beneficio, sea cual sea su problemática -Dmytro Dzhulgakov PyTorch Core Maintainer. LIBRO. Nº de ref. del artículo: 1386659

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ISBN 10: 8426735738 ISBN 13: 9788426735737
Nuevo Tapa blanda Original o primera edición

Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda

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Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America

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Raschka, Sebastian; Liu, Yuxi (Hayden); Mirjalili, Vahid
Publicado por Marcombo, 2023
ISBN 10: 8426735738 ISBN 13: 9788426735737
Nuevo Tapa blanda

Librería: Grand Eagle Retail, Fairfield, OH, Estados Unidos de America

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Raschka, Sebastian; Liu, Yuxi (Hayden); Mirjalili, Vahid
Publicado por Marcombo, 2023
ISBN 10: 8426735738 ISBN 13: 9788426735737
Nuevo Tapa blanda

Librería: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australia

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Raschka, Sebastian, Liu, Yuxi (Hayden), Mirjalili, Vahid
Publicado por Marcombo, 2023
ISBN 10: 8426735738 ISBN 13: 9788426735737
Nuevo paperback

Librería: dsmbooks, Liverpool, Reino Unido

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