Python machine learning : aprendizaje automático y aprendizaje profundo con Python, Scikit- learn y TensorFlow / Seabastian Raschka ; Vahid Mirjalili

Incluye índice

Capítulo 1 -- Dar a los ordenadores el poder de aprender de los datos crear máquinas inteligentes para transoformar datos en concocimiento los tres tipos de aprendizaje automático -- Capítulo 2 -- Entrenar algoritmos simples de aprendizaje automático para la clasificación neuronas artificiales : Un vistazo a los inicios del aprendizaje -- Capítulo 3 -- Un recorrido por los clasificadores de aprendizaje automático con Sckit-learn -- Capítulo 4 -- Generar buenos modelos de entrenamiento: Procesamiento de datos -- Capítulo 5 -- Comprimir datos mediante la reducción de dimensionalidad -- Capítulo 6 -- Aprender las buenas prácticas para la evalución de modelos y el ajuste de hiperparámetros -- Capítulo 7 -- Combinar diferentes modelos para el aprendizaje conjunto -- Capítulo 8 -- Aplicar el aprendizaje automático para el análisis de sentimiento -- Capítulo 9 -- Incrustar un modelo de aprendizaje automático en una aplicación web -- Capítulo 10 -- Predicción de variables de destino continuas con análisis de regresión -- Capítulo 12 -- Implementar una red neuronal artificial multicapa desde cero -- Capítulo 13 -- Paralización de entrenamiento de redes neuronales con TensorFlow -- Capítulo 14 -- Ir más lejos : la mecánica de TensorFlow -- Capítulo 15 -- Clasificar imágenes con redes neuronales convulcionables profundas -- Capítulo 16 -- Modelado de datos secuenciales mediante redes neuronales recurrentes -- -- Proyecto dos : implementar una RRN para el modelado de lenguaje a nivel de carácter en TensorFlow.