Machine Learning (ML) o simplemente aprendizaje automático (traducido al español), se ha convertido en una parte integral de muchas aplicaciones comerciales y proyectos de investigación, sin embargo, este campo no es exclusivo de grandes empresas con amplios equipos de investigación. Si usa Python, incluso como principiante, este libro le enseñará formas prácticas de crear sus propias soluciones de aprendizaje automático. Con todos los datos disponibles hoy en día, las aplicaciones de aprendizaje automático están limitadas únicamente por su imaginación.
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Aprenderá los pasos necesarios para crear una aplicación de ML exitosa con Python y la biblioteca scikit-learn. Los autores Andreas Müller y Sarah Guido se centran en los aspectos prácticos del uso de algoritmos de aprendizaje automático, más que en las matemáticas detrás de ellos. La familiaridad con las bibliotecas NumPy y matplotlib le ayudará a sacar aún más provecho de este libro.
Con este libro aprenderás:
- Conceptos fundamentales y aplicaciones del ML.
- Ventajas y desventajas de los algoritmos de ML ampliamente utilizados
- Cómo representar los datos procesados por el ML, incluidos los aspectos de los datos en los que centrarse
- Métodos avanzados para evaluación de modelos y ajuste de parámetros.
- El concepto de canalizaciones para encadenar modelos y encapsular su flujo de trabajo.
- Métodos para trabajar con datos de texto, incluidas técnicas de procesamiento específicas de texto.
- Sugerencias para mejorar sus habilidades de ML y ciencia de datos
Espero les sirva y puedan comenzar en el fascinante mundo del desarrollo de aplicaciones orientado al ML.
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