Libro APRENDE MACHINE LEARNING CON SCIKIT-LEARN, KERAS Y TENSORFLOW (3ª ED.) Descargar PDF - AURELIEN GERON

Descargar eBook gratis ➡ http://ebooksharez.info/pl/libro/89592/1022

APRENDE MACHINE LEARNING CON SCIKIT-LEARN, KERAS Y TENSORFLOW (3ª ED.)
AURELIEN GERON
Número de páginas: 832
Idioma: CASTELLANO
Formatos: Pdf, ePub, MOBI, FB2
ISBN: 9788441548046
Editorial: ANAYA MULTIMEDIA
Año de edición: 2023

Descargar o leer en línea APRENDE MACHINE LEARNING CON SCIKIT-LEARN, KERAS Y TENSORFLOW (3ª ED.) Libro gratuito (PDF ePub Mobi) de AURELIEN GERON.
APRENDE MACHINE LEARNING CON SCIKIT-LEARN, KERAS Y TENSORFLOW (3ª ED.) AURELIEN GERON PDF, APRENDE MACHINE LEARNING CON SCIKIT-LEARN, KERAS Y TENSORFLOW (3ª ED.) AURELIEN GERON Epub, APRENDE MACHINE LEARNING CON SCIKIT-LEARN, KERAS Y TENSORFLOW (3ª ED.) AURELIEN GERON Leer en línea , APRENDE MACHINE LEARNING CON SCIKIT-LEARN, KERAS Y TENSORFLOW (3ª ED.) AURELIEN GERON Audiolibro, APRENDE MACHINE LEARNING CON SCIKIT-LEARN, KERAS Y TENSORFLOW (3ª ED.) AURELIEN GERON VK, APRENDE MACHINE LEARNING CON SCIKIT-LEARN, KERAS Y TENSORFLOW (3ª ED.) AURELIEN GERON Kindle, APRENDE MACHINE LEARNING CON SCIKIT-LEARN, KERAS Y TENSORFLOW (3ª ED.) AURELIEN GERON Epub VK, APRENDE MACHINE LEARNING CON SCIKIT-LEARN, KERAS Y TENSORFLOW (3ª ED.) AURELIEN GERON Descargar gratis

Overview
Gracias a varios logros innovadores, el deep learning ha dado un gran impulso a todo el campo del machine learning. Ahora, incluso programadores que no saben casi nada de esta tecnología pueden usar herramientas sencillas y eficaces para implementar programas capaces de aprender a partir de datos. Este best seller utiliza ejemplos concretos, una teoría mínima y frameworks de Python listos para la producción (Scikit Learn, Keras y TensorFlow) para ayudarte a obtener una comprensión intuitiva de los conceptos y herramientas para crear sistemas inteligentes.Con esta tercera edición actualizada, el autor Aurelien Geron explora una variedad de tecnicas que van desde una regresión lineal simple a redes neuronales profundas. Hay ejemplos de código y ejercicios por todo el libro para ayudarte a aplicar lo que has aprendido, lo único que necesitas para empezar es experiencia en programación:* Utiliza Scikit-Learn para hacer un seguimiento de un proyecto de machine learning de ejemplo de principio a fin.* Explora varios modelos, incluyendo máquinas de vectores soporte, árboles de decisión, random forests y metodos de ensamblaje.* Aprovecha tecnicas de aprendizaje no supervisado, como la reducción de dimensionalida