Aprendizaje automático profundo: Guía completa para desarrolladores para principiantes sobre algoritmos, conceptos y técnicas de aprendizaje automátic [Spanish]

By Joe Grant

Est interesado en el Aprendizaje Automatico? Te fascina c mo funcionan los robots? Est s listo para abrirte a la din mica del cambio tecnol gico?

El aprendizaje autom tico se ha abordado de manera definitiva como un subconjunto que cae bajo un conjunto m s grande de inteligencia artificial. Se centra principalmente en el aspecto del aprendizaje de m quinas bas ndose en la experiencia y la predicci n de las consecuencias y acciones de las m quinas que giran en torno a su experiencia en el pasado.

El campo ha hecho que sea f cil para los equipos y m quinas promulgar decisiones basadas en datos en lugar de programaci n expl cita con respecto a una tarea en particular. Los algoritmos y programas est n dise ados para permitir que las m quinas y computadoras aprendan por s mismos. Con el tiempo, pueden mejorar cuando hay una introducci n de datos nuevos y nicos. El proceso de aprendizaje incluyeel uso de datos de formaci n quesostienen la aparici n de un modelo. La inserci n de nuevos datos muestra predicciones basadas en el modelo. Esto significa que las m quinas tienen la capacidad de prever por s solas.

A continuaci n, las predicciones se examinan detenidamente para identificar su exactitud. Si la precisi n recibe comentarios positivos, el algoritmo de aprendizaje autom tico se entrena una y otra vez a trav s de la ayuda de un conjunto aumentado de entrenamiento de datos.

Las tareas de aprendizaje autom tico se dividen en varias categor as m s amplias. El aprendizaje supervisado tiene como objetivo elaborar un modelo que sea matem ticode un conjunto de datos con las entradas y salidas deseadas. Semi-supervisadolearning tiene como objetivo llegar a modelos matem ticos de entrenamiento de datos incompleto. Se dar cuenta de que las entradas de muestra no se necesitan/desean la salida en tal caso.

Este libro le ayudar a comprender mejor el aprendizaje autom tico profundo. En las p ginas de este libro, usted ser capaz de obtener cap tulos importantes que incluyen:

- Historia del aprendizaje automatizado

- Los beneficios

- Los desaf os que puede encontrar

- Aplicaciones del aprendizaje automatico

- Inteligencia Artificial

- Big Data

- Y mucho m s

Con ese conocimiento, usted ser capaz de abrazar los avances tecnol gicos y estar listo para el futuro.

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• Format: Paperback
• Language: Spanish
• ISBN: B0CP5166FB
• ISBN13: 9798869023780
• Release Date: November 2023
• Publisher: Joe Grant
• Length: 152 Pages
• Weight: 0.47 lbs.
• Dimensions: 0.3" x 6.0" x 9.0"