Aprendizaje Automático y Profundo en Python
Pineda Pertuz, Carlos M.
Esta obra pretende ser una herramienta de apoyo y de consulta para estudiantes y profesionales interesados en dominar los fundamentos del aprendizaje automático y profundo, y así poder desarrollar sus propios modelos de aprendizaje aptos para realizar predicciones con base en los datos, para ello el autor combina explicaciones teóricas con ejemplos prácticos. El libro se inici...
Sinopsis
Esta obra pretende ser una herramienta de apoyo y de consulta para estudiantes y profesionales interesados en dominar los fundamentos del aprendizaje automático y profundo, y así poder desarrollar sus propios modelos de aprendizaje aptos para realizar predicciones con base en los datos, para ello el autor combina explicaciones teóricas con ejemplos prácticos. El libro se inicia con explicaciones sobre el lenguaje Python, para luego abarcar los algoritmos más destacados dentro del aprendizaje de máquina. El contenido se encuentra dividido en dos partes: la primera enfocada en el machine learning y sus diferentes algoritmos de regresión y clasificación, clustering, entre otros. La segunda parte comprende varias técnicas de deep learning donde estudiaremos diferentes arquitecturas de redes neuronales como: redes densamente conectadas, redes convolucionales y redes recurrentes. Desde la web del libro podrá descargar los ejemplos y ejercicios que se desarrollan en el libro lo que facilitara al lector a asimilar lo aprendido.
Índice
Prólogo Introducción CAPÍTULO 1. Conceptos básicos de programación en Python 3.9 1.1 Entorno de desarrollo y primeros pasos 1.2 Variables, Tipos de datos y operadores 1.3 Estructuras de datos: Tuplas, listas y diccionarios 1.4 Estructuras selectivas 1.5 Estructuras repetitivas 1.6 Funciones 1.7 Clases y objetos CAPÍTULO 2. Introducción al Aprendizaje Automático 2.1 ¿Qué es aprendizaje automático? 2.2 Conceptos de aprendizaje automático 2.3 Tipos de aprendizaje automático 2.4 Problemas tipicos en aprendizaje automático 2.5 Metodología CRISP-DM CAPÍTULO 3. Herramientas para el aprendizaje automático 3.1 Manejo básico de datos con PANDAS 3.2 Manejo de arreglos con Numpy 3.2.1. Creación de arreglos 3.2.2. Acceso a elementos 3.2.3. Redimensionamiento 3.2.4. Operaciones matemáticas 3.3 Creando gráficos con Matplotlib 3.3.1 Gráficos de líneas 3.3.2 Gráficos de barras 3.3.3 Diagramas de dispersión 3.3.4. Histogramas 3.3.5. Diagrama de caja y bigotes 3.4 Breve Introducción a Scikit-Learn CAPÍTULO 4. Preprocesado de datos 4.1 ¿Que es el preprocesado de datos? 4.2 Creación de conjunto de entrenamiento y pruebas 4.3 Manejo de datos ausentes 4.4 Manejo de datos categóricos 4.5 Escalamiento de características CAPÍTULO 5. Modelos de regresión 5.1 Visualización de la relación entre características del conjunto de datos 5.2 Solución mediante el enfoque de mínimos cuadrados 5.3 Descenso del gradiente 5.4 Regresión lineal mediante scikit-learn 5.4.1. Regresión Simple 5.4.2 Regresión múltiple 5.5 Regresión con random sample consensus (RAMSAC) 5.6 Regresión lineal polinómica 5.7 Regresión lineal múltiple en notación matricial 5.8 Modelos no lineales 5.8.1 Funciones no lineales 5.8.2 Ejemplo suscripciones de telefonía CAPÍTULO 6. Regularización, métricas de evaluación y ajuste de hiperparámetros 6.1. Regularización 6.1.1 Regresión Rígida 6.1.2 Regresión Lasso 6.1.3 Red elástica 6.2. Métricas y técnicas de validación de modelos de regresión 6.2.1 Error absoluto medio (MAE) 6.2.
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