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Si está listo para aventurarse más allá de los conceptos introductorios e indagar en el aprendizaje automático, en el aprendizaje profundo y en la inteligencia artificial (IA), el formato de preguntas y respuestas que presenta el libro El Machine Learning y la IA le facilitará mucho las cosas. Nacido de las cuestiones que a menudo se plantea el autor, Sebastián Raschka, este libro muestra un método directo y sin rodeos para acercarle a temas avanzados, que presenta de forma rápida y accesible. Cada capítulo es breve y autónomo, y aborda una cuestión fundamental de la IA, desvelándola con explicaciones claras, diagramas y ejercicios prácticos. En esta lectura encontrará: CAPÍTULOS CONCISOS: Las preguntas clave de la IA se responden de forma sencilla y las ideas complejas se desglosan en piezas fáciles de digerir. GAMA AMPLIA DE TEMAS: Raschka cubre temas que van desde la arquitectura de las redes neuronales y la evaluación de los modelos hasta la visión informática y el procesamiento del lenguaje natural. USOS PRÁCTICOS: Conocerá técnicas para mejorar el rendimiento de los modelos, afinar modelos grandes y mucho más. También aprenderá a: ' Gestionar las distintas fuentes de aleatoriedad en la formación de redes neuronales ' Diferenciar entre arquitecturas de codificador y decodificador en modelos de lenguaje grandes ' Reducir el sobreajuste con modificaciones de datos y modelos ' Construir intervalos de confianza para clasificadores y optimizar los modelos con datos etiquetados limitados ' Elegir entre paradigmas distintos de formación multi-GPU y tipos diferentes de modelos de IA generativa ' Comprender las métricas de rendimiento para el procesamiento del lenguaje natural ' Dar sentido a los sesgos inductivos en los transformadores de visión Si busca el recurso perfecto para mejorar su comprensión del aprendizaje automático, El Machine Learning y la IA le ayudará a avanzar fácilmente en este camino.
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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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