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Si buscas una guía que te acompañe a descubrir con creatividad el Machine Learning, con código amigable y ejemplos divertidos, este SI es tu libro!
Este libro surge tras publicar artículos en el blog Aprende Machine Learning durante 2 años y alcanzar más de1 millón de visitas.
Durante los últimos años el Machine Learning está liderando la transformación industrial y al mundo tal y como lo conocemos. Nos vemos rodeados de asistentes virtuales, recomendadores de productos y sugerencias personalizadas constantemente. Es el momento de pasar de ser un simple espectador y convertirte en protagonista!
Con este libro entenderás los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial y aprenderás mediante sencillos ejercicios en Python cómo crear tus propios modelos ML y servicios de Aprendizaje Automático.
Entre otras cosas, aprenderás: Instalar Anaconda, el ambiente de desarrollo Python, Predecir si una canción será la número 1 del Billboard 100, Crear un motor de recomendaciones, Cómo funcionan las redes neuronales, Problemas de clasificación y regresión, Sube tu propio servicio de "Predicción de ventas" a la nube.
¡Estás a un paso de iniciar tu carrera como científico de datos! Tecnologías:
Utilizaremos las librerías python más usadas en el mercado: Pandas, Scikit-learn, Tensorflow, Keras y muchas más! CONTENIDOS: 1.Definición de Machine Learning 2.Instalar el Ambiente de Desarrollo Python 3.Análisis Exploratorio de Datos 4.Regresión Lineal con Python 5.Regresión Logística 6.Arbol de Decisión 7.Qué es overfitting y cómo solucionarlo 8.Datos desbalanceados 9.Random Forest, el poder del Ensamble 10.Conjunto de Entrenamiento, Test y Validación 11.K-Means 12.K-Nearest-Neighbor 13.Naive Bayes: ¿Comprar casa o Alquilar? 14.Sistemas de Recomendación 15.Breve Historia de las Redes Neuronales Artificiales 16.Aprendizaje Profundo: una Guía rápida 17.Crear una Red Neuronal en Python desde cero 18.Programa un coche Robot Arduino que conduce con IA 19.Una sencilla Red Neuronal con Keras y Tensorflow 20.Pronóstico de Series Temporales con Redes Neuronales 21.Pronóstico de Ventas con Redes Neuronales (Parte 2) 22.Crea tu propio servicio de Machine Learning con Flask 23.Clasificación de Imágenes en Python 24.¿Cómo funcionan las Convolutional Neural Networks? 25.Detección de Objetos con Python Anexo I: Webscraping Anexo II: Machine Learning en la Nube Anexo III: Principal Component Analysis
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