Aprendizaje automático y profundo en python Una mirada hacia la inteligencia artificial
Carlos M. Pineda Pertuz
Aprendizaje automático y profundo en python Una mirada hacia la inteligencia artificial - Bogotá, Colombia : Ediciones de la U ; 2021 - 341 páginas: 24 cm
Prólogo. -- Introducción. -- CAPÍTULO 1. Conceptos básicos de programación en Python 3.9. -- CAPÍTULO 2. Introducción al Aprendizaje Automático. -- CAPÍTULO 3. Herramientas para el aprendizaje automático. – CAPÍTULO 4. Preprocesado de datos. -- CAPÍTULO 5. Modelos de regresión. -- CAPÍTULO 6. Regularización, métricas de evaluación y ajuste de hiperparámetros. -- CAPÍTULO 7. Modelos de Clasificación I. -- CAPÍTULO 8. Modelos de Clasificación II. -- CAPÍTULO 9. Clustering. -- CAPÍTULO 10. Reducción de la dimensionalidad. -- CAPÍTULO 11. Introducción a las redes neuronales. -- CAPÍTULO 12. Redes neuronales convolucionales. -- CAPÍTULO 13. Aumento de datos y transferencia de aprendizaje. -- CAPÍTULO 14. Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL). -- CAPÍTULO 15. Redes neuronales recurrentes (RNN). -- Índice analítico.
9789587923162
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) -- Modelos matemáticos
Aprendizaje profundo (Aprendizaje automático) -- Estudio y ejercicios
Python (Lenguaje de programación de computadores)
006.3
Aprendizaje automático y profundo en python Una mirada hacia la inteligencia artificial - Bogotá, Colombia : Ediciones de la U ; 2021 - 341 páginas: 24 cm
Prólogo. -- Introducción. -- CAPÍTULO 1. Conceptos básicos de programación en Python 3.9. -- CAPÍTULO 2. Introducción al Aprendizaje Automático. -- CAPÍTULO 3. Herramientas para el aprendizaje automático. – CAPÍTULO 4. Preprocesado de datos. -- CAPÍTULO 5. Modelos de regresión. -- CAPÍTULO 6. Regularización, métricas de evaluación y ajuste de hiperparámetros. -- CAPÍTULO 7. Modelos de Clasificación I. -- CAPÍTULO 8. Modelos de Clasificación II. -- CAPÍTULO 9. Clustering. -- CAPÍTULO 10. Reducción de la dimensionalidad. -- CAPÍTULO 11. Introducción a las redes neuronales. -- CAPÍTULO 12. Redes neuronales convolucionales. -- CAPÍTULO 13. Aumento de datos y transferencia de aprendizaje. -- CAPÍTULO 14. Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL). -- CAPÍTULO 15. Redes neuronales recurrentes (RNN). -- Índice analítico.
9789587923162
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) -- Modelos matemáticos
Aprendizaje profundo (Aprendizaje automático) -- Estudio y ejercicios
Python (Lenguaje de programación de computadores)
006.3