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portada El Machine Learning y la inteligencia artificial. 30 preguntas y respuestas sobre el aprendizaje automático y la IA
Formato
ebook
Editorial
Año
2024
Idioma
Español
N° páginas
274
ISBN13
9788426739308
Editado en
España

El Machine Learning y la inteligencia artificial. 30 preguntas y respuestas sobre el aprendizaje automático y la IA

Sebastian Raschka (Autor) · Marcombo · ebook

El Machine Learning y la inteligencia artificial. 30 preguntas y respuestas sobre el aprendizaje automático y la IA - Sebastian Raschka

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Reseña del libro "El Machine Learning y la inteligencia artificial. 30 preguntas y respuestas sobre el aprendizaje automático y la IA"

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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