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Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición: Conceptos, herramientas y técnicas para conseguir sistemas inteligentes (TÍTULOS ESPECIALES) - Tapa blanda

 
9788441548046: Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición: Conceptos, herramientas y técnicas para conseguir sistemas inteligentes (TÍTULOS ESPECIALES)

Sinopsis

"Un recurso excepcional para estudiar machine learning. Encontrarás explicaciones claras e intuitivas y un montón de trucos prácticos".-François Chollet, autor de Keras, autor de Deep learning con Python.

"Este libro es una gran introducción a la teoría y la práctica de la resolución de problemas con redes neuronales; se lo recomiendo a cualquiera que quiera aprender sobre machine learning práctico".-Pete Warden, Mobile Lead de TensorFlow.

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Acerca del autor

Aurélien Géron es asesor de 'machine learning'. Antiguo 'googler', dirigió el equipo de clasificación de vídeos de YouTube desde 2013 a 2016. También fue fundador y CTO de Wifirst (proveedor de servicios de Internet inalámbrico líder en Francia) desde 2002 a 2012 y fundador y CTO de la empresa consultora de telecomunicaciones Polyconseil en 2001.

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  • EditorialANAYA MULTIMEDIA
  • Año de publicación2023
  • ISBN 10 8441548048
  • ISBN 13 9788441548046
  • EncuadernaciónTapa blanda
  • IdiomaEspañol
  • Número de páginas832
  • Contacto del fabricanteno disponible

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9788441542648: Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow: Conceptos, herramientas y técnicas para construir sistemas inteligentes (TÍTULOS ESPECIALES)

Edición Destacada

ISBN 10:  8441542643 ISBN 13:  9788441542648
Editorial: ANAYA MULTIMEDIA, 2020
Tapa blanda

Resultados de la búsqueda para Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y...

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Aurélien Géron
Publicado por ANAYA MULTIMEDIA, 2023
ISBN 10: 8441548048 ISBN 13: 9788441548046
Nuevo Encuadernación de tapa blanda

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GERON, AURELIEN
Publicado por ANAYA MULTIMEDIA, 2023
ISBN 10: 8441548048 ISBN 13: 9788441548046
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Géron, Aurélien
Publicado por Anaya, 2023
ISBN 10: 8441548048 ISBN 13: 9788441548046
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Condición: Nuevo. Gracias a varios logros innovadores, el deep learning ha dado un gran impulso a todo el campo del machine learning. Ahora, incluso programadores que no saben casi nada de esta tecnología pueden usar herramientas sencillas y eficaces para implementar programas capaces de aprender a partir de datos. Este best seller utiliza ejemplos concretos, una teoría mínima y frameworks de Python listos para la producción (Scikit Learn, Keras y TensorFlow) para ayudarte a obtener una comprensión intuitiva de los conceptos y herramientas para crear sistemas inteligentes.Con esta tercera edición actualizada, el autor Aurélien Géron explora una variedad de técnicas que van desde una regresión lineal simple a redes neuronales profundas. Hay ejemplos de código y ejercicios por todo el libro para ayudarte a aplicar lo que has aprendido, lo único que necesitas para empezar es experiencia en programación:* Utiliza Scikit-Learn para hacer un seguimiento de un proyecto de machine learning de ejemplo de principio a fin.* Explora varios modelos, incluyendo máquinas de vectores soporte, árboles de decisión, random forests y métodos de ensamblaje.* Aprovecha técnicas de aprendizaje no supervisado, como la reducción de dimensionalidad, el agrupamiento y la detección de anomalías.* Sumérgete en arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas antagónicas, autocodificadores, modelos de difusión y transformadores.* Utiliza TensorFlow y Keras para crear y entrenar redes neuronales para visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, modelos generativos y aprendizaje profundo por refuerzo. Nº de ref. del artículo: 070139

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Géron, Aurélien
Publicado por ANAYA MULTIMEDIA, 2023
ISBN 10: 8441548048 ISBN 13: 9788441548046
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Librería: Agapea Libros, Malaga, España

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Condición: New. Idioma/Language: Español. Gracias a varios logros innovadores, el deep learning ha dado un gran impulso a todo el campo del machine learning . Ahora, incluso programadores que no saben casi nada de esta tecnología pueden usar herramientas sencillas y eficaces para implementar programas capaces de aprender a partir de datos. Este best seller utiliza ejemplos concretos, una teoría mínima y frameworks de Python listos para la producción (Scikit Learn, Keras y TensorFlow) para ayudarte a obtener una comprensión intuitiva de los conceptos y herramientas para crear sistemas inteligentes. Con esta tercera edición actualizada, el autor Aurélien Géron explora una variedad de técnicas que van desde una regresión lineal simple a redes neuronales profundas. Hay ejemplos de código y ejercicios por todo el libro para ayudarte a aplicar lo que has aprendido, lo único que necesitas para empezar es experiencia en programación: * Utiliza Scikit-Learn para hacer un seguimiento de un proyecto de machine learning de ejemplo de principio a fin. * Explora varios modelos, incluyendo máquinas de vectores soporte, árboles de decisión, random forests y métodos de ensamblaje. * Aprovecha técnicas de aprendizaje no supervisado, como la reducción de dimensionalidad, el agrupamiento y la detección de anomalías. * Sumérgete en arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas antagónicas, autocodificadores, modelos de difusión y transformadores. * Utiliza TensorFlow y Keras para crear y entrenar redes neuronales para visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, modelos generativos y aprendizaje profundo por refuerzo. *** Nota: Los envíos a España peninsular, Baleares y Canarias se realizan a través de mensajería urgente. No aceptamos pedidos con destino a Ceuta y Melilla. Nº de ref. del artículo: 23697547

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Géron, Aurélien
Publicado por ANAYA MULTIMEDIA, 2023
ISBN 10: 8441548048 ISBN 13: 9788441548046
Nuevo Tapa blanda

Librería: Imosver, PONTECALDELAS, España

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Condición: Nuevo. Gracias a varios logros innovadores, el deep learning ha dado un gran impulso a todo el campo del machine learning. Ahora, incluso programadores que no saben casi nada de esta tecnología pueden usar herramientas sencillas y eficaces para implementar programas capaces de aprender a partir de datos. Este best seller utiliza ejemplos concretos, una teoría mínima y frameworks de Python listos para la producción (Scikit Learn, Keras y TensorFlow) para ayudarte a obtener una comprensión intuitiva de los conceptos y herramientas para crear sistemas inteligentes.Con esta tercera edición actualizada, el autor Aurélien Géron explora una variedad de técnicas que van desde una regresión lineal simple a redes neuronales profundas. Hay ejemplos de código y ejercicios por todo el libro para ayudarte a aplicar lo que has aprendido, lo único que necesitas para empezar es experiencia en programación:* Utiliza Scikit-Learn para hacer un seguimiento de un proyecto de machine learning de ejemplo de principio a fin.* Explora varios modelos, incluyendo máquinas de vectores soporte, árboles de decisión, random forests y métodos de ensamblaje.* Aprovecha técnicas de aprendizaje no supervisado, como la reducción de dimensionalidad, el agrupamiento y la detección de anomalías.* Sumérgete en arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas antagónicas, autocodificadores, modelos de difusión y transformadores.* Utiliza TensorFlow y Keras para crear y entrenar redes neuronales para visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, modelos generativos y aprendizaje profundo por refuerzo. Nº de ref. del artículo: 0010387746

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GÉRON, AURÉLIEN
ISBN 10: 8441548048 ISBN 13: 9788441548046
Nuevo Rustica (tapa blanda)

Librería: Antártica, Madrid, MAD, España

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Rustica (tapa blanda). Condición: New. Estado de la sobrecubierta: Nuevo. 01. Gracias a varios logros innovadores, el deep learning ha dado un gran impulso a todo el campo del machine learning. Ahora, incluso programadores que no saben casi nada de esta tecnología pueden usar herramientas sencillas y eficaces para implementar programas capaces de aprender a partir de datos. Este best seller utiliza ejemplos concretos, una teoría mínima y frameworks de Python listos para la producción (Scikit Learn, Keras y TensorFlow) para ayudarte a obtener una comprensión intuitiva de los conceptos y herramientas para crear sistemas inteligentes.Con esta tercera edición actualizada, el autor Aurélien Géron explora una variedad de técnicas que van desde una regresión lineal simple a redes neuronales profundas. Hay ejemplos de código y ejercicios por todo el libro para ayudarte a aplicar lo que has aprendido, lo único que necesitas para empezar es experiencia en programación:* Utiliza Scikit-Learn para hacer un seguimiento de un proyecto de machine learning de ejemplo de principio a fin.* Explora varios modelos, incluyendo máquinas de vectores soporte, árboles de decisión, random forests y métodos de. LIBRO. Nº de ref. del artículo: 1397150

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GERON, AURELIEN
Publicado por ANAYA MULTIMEDIA, 2023
ISBN 10: 8441548048 ISBN 13: 9788441548046
Nuevo Rústica

Librería: Librerias Prometeo y Proteo, Malaga, España

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Rústica. Condición: New. Estado de la sobrecubierta: Nuevo. 01. Gracias a varios logros innovadores, el deep learning ha dado un gran impulso a todo el campo del machine learning. Ahora, incluso programadores que no saben casi nada de esta tecnología pueden usar herramientas sencillas y eficaces para implementar programas capaces de aprender a partir de datos. Este best seller utiliza ejemplos concretos, una teoría mínima y frameworks de Python listos para la producción (Scikit Learn, Keras y TensorFlow) para ayudarte a obtener una comprensión intuitiva de los conceptos y herramientas para crear sistemas inteligentes.Con esta tercera edición actualizada, el autor Aurélien Géron explora una variedad de técnicas que van desde una regresión lineal simple a redes neuronales profundas. Hay ejemplos de código y ejercicios por todo el libro para ayudarte a aplicar lo que has aprendido, lo único que necesitas para empezar es experiencia en programación:* Utiliza Scikit-Learn para hacer un seguimiento de un proyecto de machine learning de ejemplo de principio a fin.* Explora varios modelos, incluyendo máquinas de vectores soporte, árboles de decisión, random forests y métodos de ensamblaje.* Aprovecha técnicas de aprendizaje no supervisado, como la reducción de dimensionalidad, el agrupamiento y la detección de anomalías.* Sumérgete en arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas antagónicas, autocodificadores, modelos de difusión y transformadores.* Utiliza TensorFlow y Keras para crear y entrenar redes neuronales para visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, modelos generativos y aprendizaje profundo por refuerzo. LIBRO. Nº de ref. del artículo: 3647612

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