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Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición: Conceptos, herramientas y técnicas para conseguir sistemas inteligentes - Brossura
Sinossi
"Un recurso excepcional para estudiar machine learning. Encontrarás explicaciones claras e intuitivas y un montón de trucos prácticos".-François Chollet, autor de Keras, autor de Deep learning con Python.
"Este libro es una gran introducción a la teoría y la práctica de la resolución de problemas con redes neuronales; se lo recomiendo a cualquiera que quiera aprender sobre machine learning práctico".-Pete Warden, Mobile Lead de TensorFlow.
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Informazioni sull?autore
Aurélien Géron es asesor de 'machine learning'. Antiguo 'googler', dirigió el equipo de clasificación de vídeos de YouTube desde 2013 a 2016. También fue fundador y CTO de Wifirst (proveedor de servicios de Internet inalámbrico líder en Francia) desde 2002 a 2012 y fundador y CTO de la empresa consultora de telecomunicaciones Polyconseil en 2001.
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Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición
Da: KALAMO BOOKS, Burriana, CS, Spagna
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Rústica Hilo. Condizione: Nuevo. Codice articolo ANY9788441548046
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Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición
Da: Agapea Libros, Malaga, MA, Spagna
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: New. Idioma/Language: Español. 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 Aurélien Géron explora una variedad de técnicas 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 métodos de ensamblaje. * Aprovecha técnicas de aprendizaje no supervisado, como la reducción de dimensionalidad, el agrupamiento y la detección de anomalías. * Sumérgete en arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas antagónicas, autocodificadores, modelos de difusión y transformadores. * Utiliza TensorFlow y Keras para crear y entrenar redes neuronales para visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, modelos generativos y aprendizaje profundo por refuerzo. *** Nota: Los envíos a España peninsular, Baleares y Canarias se realizan a través de mensajería urgente. No aceptamos pedidos con destino a Ceuta y Melilla. Codice articolo 23697547
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Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición Conceptos, herramientas y técnicas para conseguir sistemas inteligentes
Da: Imosver, PONTECALDELAS, PO, Spagna
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Condizione: Nuevo. 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 Aurélien Géron explora una variedad de técnicas 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 métodos de ensamblaje.* Aprovecha técnicas de aprendizaje no supervisado, como la reducción de dimensionalidad, el agrupamiento y la detección de anomalías.* Sumérgete en arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas antagónicas, autocodificadores, modelos de difusión y transformadores.* Utiliza TensorFlow y Keras para crear y entrenar redes neuronales para visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, modelos generativos y aprendizaje profundo por refuerzo. Codice articolo 0010387746
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APRENDE MACHINE LEARNING CON SCIKIT-LEARN, KERAS Y TENSORFLOW. TE
Editore:
ANAYA MULTIMEDIA, ANAYA MULTIMEDIA-ANAYA INTERACTIVA, 2023
ISBN 10: 8441548048
ISBN 13: 9788441548046
Nuovo
Rustica (tapa blanda)
Da: Antártica, Madrid, M, Spagna
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Rustica (tapa blanda). Condizione: New. Condizione sovraccoperta: Nuevo. 01. 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 Aurélien Géron explora una variedad de técnicas 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 métodos de. LIBRO. Codice articolo 1397150
Quantità: 1 disponibili
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APRENDE MACHINE LEARNING CON SCIKIT-LEARN, KERAS Y TENSORFLOW. TERCERA EDICIÓN
Da: Libros Tobal, Ajalvir, M, Spagna
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: Nuevo. - 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 Aurélien Géron explora una variedad de técnicas 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 métodos de ensamblaje.* Aprovecha técnicas de aprendizaje no supervisado, como la reducción de dimensionalidad, el agrupamiento y la detección de anomalías.* Sumérgete en arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas antagónicas, autocodificadores, modelos de difusión y transformadores.* Utiliza TensorFlow y Keras para crear y entrenar redes neuronales para visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, modelos generativos y aprendizaje profundo por refuerzo. Codice articolo 9788441548046
Quantità: 8 disponibili
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Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow
Da: Vuestros Libros, Oviedo, O, Spagna
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: Nuevo. 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 Aurélien Géron explora una variedad de técnicas 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 métodos de ensamblaje.* Aprovecha técnicas de aprendizaje no supervisado, como la reducción de dimensionalidad, el agrupamiento y la detección de anomalías.* Sumérgete en arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas antagónicas, autocodificadores, modelos de difusión y transformadores.* Utiliza TensorFlow y Keras para crear y entrenar redes neuronales para visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, modelos generativos y aprendizaje profundo por refuerzo. Codice articolo 070139
Quantità: 5 disponibili