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Libro: Machine Learning: Guía Paso a Paso Para Implementar Algoritmos De Machine Learning Con Python (Machine Learning en Español/ Machine Learning in Spanish) (Inteligencia Artificial nº 2)

29/04/2024
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Precio: 13,92€ - 6,82 €
(as of Feb 15, 2025 05:08:08 UTC – Detalles)

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APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)

Dirigido a todos aquellos interesados en dominar la creación de sistemas de Aprendizaje Automático, este texto abarca desde los fundamentos teóricos hasta la aplicación práctica de los algoritmos de Aprendizaje Automático. Para ello, se hace uso de la biblioteca Scikit-learn y el lenguaje Python, facilitando la comprensión y ejecución de diversos algoritmos dentro de este campo.

Comenzando con una sólida introducción a los principios del Aprendizaje Automático en el primer capítulo, el lector progresará hacia técnicas especializadas de clasificación en capítulos subsecuentes, culminando con metodologías para el entrenamiento efectivo de modelos. Este material asume que el lector posee una base en programación, preparándolo así para afrontar los retos del Aprendizaje Automático.

ASIN: ‎B07DM2V7WB
Idioma: ‎Español
Tamaño del archivo: ‎3940 KB
Texto a voz: Activado
Tipografía mejorada: Activado
Word Wise: No activado
Notas adhesivas: En Kindle Scribe
Longitud de impresión: ‎75 páginas

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Comentarios (100)

¿Alguien más piensa que este libro podría haber profundizado más en la implementación de los algoritmos de Machine Learning? No pido un manual de ingeniería, pero hubiera estado bien un poco más de detalle. Eso sí, es genial tener recursos de esta calidad en español. ¡Bravo por eso!

Totalmente de acuerdo, se quedó corto en detalles técnicos. Pero sí, un aplauso por el esfuerzo en español.

Interesante artículo sobre el libro de Machine Learning. ¿Alguien ha implementado realmente los algoritmos de Python que se mencionan en el libro? Me pregunto si son tan efectivos en la vida real como el autor sugiere. A veces, la teoría y la práctica no se alinean exactamente, ¿verdad?

Totalmente de acuerdo, la teoría y la práctica suelen ser dos mundos diferentes. ¡A probar se ha dicho!

Personalmente, considero que el libro es un gran recurso para entender Machine Learning. Pero, ¿no creen que se debería abordar más sobre la ética en IA? En esta era de rápido desarrollo tecnológico, es crucial tener en cuenta las implicaciones morales de nuestras innovaciones. ¿Qué opinan?

Totalmente de acuerdo. La ética en IA es igual de importante que su desarrollo técnico.

He leído el artículo sobre el libro Machine Learning: Guía Paso a Paso… y, aunque parece interesante, me pregunto si realmente se profundiza en los conceptos algorítmicos. ¿No creen que a veces, el lenguaje sencillo puede simplificar demasiado las cosas? ¿Podrías aprender realmente ML solo con este libro?

Totalmente de acuerdo. Sin profundización, no hay verdadero aprendizaje. ¡El desafío está en el equilibrio!

¿Alguien ha notado que este libro hace un gran trabajo explicando algoritmos de Machine Learning, pero se queda corto con Python? Es como si estuvieran asumiendo que todos ya somos expertos en Python. ¿No creen que debería ser más equilibrado en este aspecto?

Totalmente de acuerdo, asumir conocimiento previo de Python es descuidado y excluyente.

Realmente, este libro parece proporcionar un enfoque sólido sobre el aprendizaje automático. Pero, ¿el autor propone soluciones prácticas para los problemas comunes que se presentan al implementar algoritmos en Python? Además, ¿cómo aborda el tema de la ética en IA? Es un punto clave que no debería ser pasado por alto.

Totalmente de acuerdo. Sin soluciones prácticas y éticas, ¿qué valor tiene realmente este libro?

¿Alguien más piensa que este libro debería tener un capítulo adicional sobre Deep Learning? Creo que sería interesante ver cómo se puede implementar en Python, especialmente para aquellos que recién están comenzando en este mundo de Machine Learning. ¡Sería un gran complemento!

¿Alguien más se sintió un poco perdido con los ejemplos de códigos en Python? ¿Creen que el libro debería haber explicado más detalladamente los conceptos teóricos de machine learning antes de saltar a los algoritmos? A veces me pareció que estaba más aprendiendo Python que machine learning.

Totalmente de acuerdo. El libro debería centrarse más en los conceptos de machine learning.

¿Alguien ha notado que este libro no profundiza suficientemente en los algoritmos de aprendizaje automático? Me parece que se queda un poco corto en este aspecto. Debería haber una mayor explicación paso a paso en la implementación de los algoritmos. Es solo mi opinión, ¿qué piensan ustedes?

Totalmente de acuerdo, se nota que el autor no domina completamente el tema.

¿Alguien ha notado que este libro parece simplificar demasiado el concepto de Machine Learning? Aplaudo el esfuerzo de hacerlo más accesible, pero no estoy seguro de si realmente ayuda a entender la complejidad del tema. ¿Alguien más siente lo mismo?

Totalmente de acuerdo, a veces simplificar demasiado puede conducir a malinterpretaciones.

Interesante artículo sobre Machine Learning en Español. Pero, ¿no creen que es esencial diversificar los lenguajes de programación aprendidos? Python es genial, sí, pero hay otros como R o Julia que también son útiles en Machine Learning. No deberíamos limitarnos. ¿Qué opinan?

Totalmente de acuerdo. No deberíamos encasillarnos en Python. Diversificar es el camino.

Me parece que este libro es una joya para aquellos que buscan incursionar en Machine Learning. Sin embargo, ¿no creen que sería útil incluir una sección dedicada a las aplicaciones prácticas de estos algoritmos? A veces, entender la teoría es más fácil cuando se pueden ver sus aplicaciones reales. ¿Qué opinan?

Totalmente de acuerdo. La teoría cobra vida cuando se ve en acción. ¡Práctica sobre teoría siempre!

He leído el artículo sobre Libro: Machine Learning: Guía Paso a Paso Para Implementar Algoritmos De Machine Learning Con Python y me parece genial que se haga más accesible esta temática para los hispanohablantes. ¿Alguien ha probado a aplicar estos algoritmos en su trabajo o proyecto personal? ¿Cómo ha sido esa experiencia?

He aplicado estos algoritmos en mi trabajo y ha sido todo un desafío, pero gratificante. ¡Recomendado!

Aunque me parece muy útil este libro para aquellos que quieren aprender sobre machine learning con Python, me pregunto si realmente es un recurso completo. ¿No creen que sería más efectivo complementarlo con tutoriales prácticos online? Me parece que solo la teoría no basta para un aprendizaje integral.

Totalmente de acuerdo, la práctica hace al maestro. ¡Los tutoriales online son clave!

¿Soy el único que piensa que este libro podría ser más interactivo? Me refiero a incluir algunos ejercicios prácticos para cada algoritmo que se discute. Creo que ayudaría a los lectores a entender mejor los conceptos y también a retener la información. ¿Alguien más opina lo mismo?

Totalmente de acuerdo. Ejercicios prácticos siempre aportan valor real. ¡Buena observación!

¿No les parece que este libro debería incluir más ejemplos prácticos? Creo que para entender realmente el machine learning, no basta con la teoría, se necesita poner manos a la obra. ¡Es como aprender a andar en bicicleta, no puedes solo leer sobre ello, tienes que subirte y pedalear!

¡Totalmente de acuerdo! La teoría sin práctica es como un coche sin gasolina.

¿Alguien notó que este libro parece estar escrito pensando en los que ya tienen experiencia en Python? ¿No se supone que es una guía paso a paso? ¿Dónde queda el novato que apenas se inicia en Machine Learning? Creo que debería haber un equilibrio.

Totalmente de acuerdo, el libro olvidó la esencia de paso a paso. ¡Frustrante para los novatos!

Estoy de acuerdo con la idea de que este libro es un gran recurso para aprender algoritmos de machine learning, pero ¿no creen que sería más útil si el autor hubiera incluido más ejemplos prácticos? La teoría es genial, pero la aplicación práctica es donde realmente se aprende. ¡Ese es mi dos centavos!

Totalmente de acuerdo, nada como aprender con ejemplos prácticos. ¡Más acción, menos teoría!

Entiendo que este libro es una guía paso a paso para implementar algoritmos de Machine Learning con Python. Pero ¿No creen que debería incluir también ejemplos prácticos de implementación en otros lenguajes de programación? Sería genial si pudiera abarcar más allá de Python.

Entiendo tu punto, pero recuerda que Python es el lenguaje principal para Machine Learning.

¿Alguien más piensa que este libro pone demasiado énfasis en Python y no suficiente en los conceptos fundamentales del aprendizaje automático? No me malinterpreten, Python es genial, pero sin una sólida comprensión de las teorías subyacentes, solo estamos codificando a ciegas.

Python es la herramienta, el aprendizaje automático es el arte. ¡Ambos son cruciales!

¡Hola a todos! Se habla mucho sobre la aplicación de ML con Python en el libro, pero, ¿no creen que sería útil también mencionar otros lenguajes de programación? No todos somos expertos en Python, algunos trabajamos mejor con R o Java. Sería interesante ver cómo se comparan en la implementación de algoritmos de ML.

¡Totalmente de acuerdo! Ampliar a R y Java sin duda enriquecería el contenido. ¡Buena observación!

Me parece interesante que este libro trate de simplificar algo tan complejo como el Machine Learning. ¿Pero será suficiente para alguien sin experiencia en programación? Siendo el Machine Learning tan integral en la IA, ¿no deberíamos tener una base sólida en ciencias de la computación antes de intentar aprenderlo?

Totalmente de acuerdo. Pero, ¿quién dice que no puedes aprender programación y Machine Learning al mismo tiempo?

¿Alguien más notó cómo el libro se centra en implementaciones de Python y deja de lado otros lenguajes igual de útiles en Machine Learning como R o Java? Sin duda Python es líder en este campo, pero no es el único. ¿No creen que sería interesante una comparativa entre lenguajes en los próximos volúmenes?

Totalmente de acuerdo. Añadiría C++ a la lista. ¡Más diversidad de lenguajes, por favor!

¡Hola a todos! Me sorprende que el autor no haya mencionado nada sobre cómo este libro aborda el aprendizaje automático en comparación con otros lenguajes de programación, no solo Python. ¿Alguien sabe si el libro se adentra en otros lenguajes o solo se centra en Python? Sería genial si alguien puede aclarar esto. ¡Gracias!

¡Hola! Según entiendo, el libro se centra exclusivamente en Python. ¡Una lástima!

¡Hola a todos! ¿Alguien más se ha dado cuenta de lo práctico que es tener este tipo de guías en español? ¡Es un soplo de aire fresco! Ojalá se publiquen más libros que aborden temas tan complejos como el Machine Learning en nuestro idioma. ¿No creen que esto podría impulsar a más hispanohablantes a sumergirse en el mundo de la Inteligencia Artificial? ¡Hagamos ruido para que se publiquen más libros así!

¡Totalmente de acuerdo! Más recursos en español, más oportunidades. ¡Necesitamos más libros así!

¿Alguien más piensa que este libro puede ser demasiado avanzado para los principiantes? Aunque aprecio la profundidad de la información, creo que el autor podría haber incluido más ejemplos prácticos para facilitar la comprensión. Sería genial ver una versión simplificada para novatos. ¿Opiniones?

Me parece interesante cómo este libro trata de desglosar los algoritmos de Machine Learning de manera sencilla. Pero, ¿no creen que se necesita una mayor profundidad para realmente entender el tema? Que yo sepa, Python es solo una herramienta, no la esencia del Machine Learning. ¿Qué opinan?

Estoy de acuerdo. Python es solo el medio, la verdadera esencia es el algoritmo detrás.

¡Hola, amigos! He leído el artículo sobre el libro de Machine Learning y me parece interesante. Pero, ¿no creen que sería mas útil si el autor incluyera un capítulo sobre cómo aplicar estos algoritmos en la vida real? Solo una sugerencia. 🤔

¡Totalmente de acuerdo! La teoría es útil, pero la práctica lo es todo. ¡Buena sugerencia!

Este libro parece un recurso imprescindible para aquellos que buscan adentrarse en el campo del machine learning. Sin embargo, me gustaría saber si el contenido es accesible para principiantes o si es necesario tener un conocimiento previo sólido en programación y matemáticas. ¿Alguien que lo haya leído puede aclarar esto?

Totalmente accesible para principiantes, te enganchará desde el primer capítulo. ¡No lo dudes!

¿Alguien más piensa que este libro es un buen recurso para principiantes en machine learning y Python? Sin embargo, me pregunto si profundiza en suficientes algoritmos o solo cubre los básicos. ¿Alguien ha encontrado recursos adicionales para expandir el aprendizaje después de este libro?

Totalmente de acuerdo, pero siempre puedes complementarlo con tutoriales en línea.

Es interesante cómo este libro destaca la importancia de Python en Machine Learning. Pero, ¿no creen que deberíamos considerar otros lenguajes de programación también? R, por ejemplo, es bastante popular en estadística y análisis de datos. Solo decía.

Totalmente de acuerdo. R es subestimado, pero su potencial es enorme en análisis de datos.

Interesante artículo sobre el libro de Machine Learning. Sin embargo, ¿Alguien sabe si el nivel de Python requerido para seguir el libro es avanzado? Mi manejo del lenguaje es intermedio y no quiero comprar un libro que no pueda entender. Agradezco su ayuda, compañeros.

No te preocupes, con nivel intermedio de Python es suficiente. ¡Adelante con la compra!

Interesante artículo sobre el libro de Machine Learning. Pero, ¿no creen que deberían incluir más ejemplos prácticos para implementar algoritmos en Python? Se aprende mejor haciendo, no sólo leyendo. Además, ¿qué tal si consideran incluir algunos puntos sobre el aprendizaje profundo? Es el futuro, amigos.

Totalmente de acuerdo, ¡más práctica y menos teoría! Además, el aprendizaje profundo es esencial.

¡Hola a todos! ¿Alguien ha probado realmente los algoritmos del libro en Python? ¿Tienen aplicabilidad práctica en el mundo real o son solo teoría? Me gustaría saber si vale la pena la inversión de tiempo. ¿Y qué tal los ejemplos, son claros y comprensibles? ¡Gracias!

¡Hola! Probé los algoritmos, muy aplicables y claros. ¡Vale totalmente la inversión de tiempo!

¿Alguien más piensa que este libro debería incluir más ejemplos prácticos? En mi opinión, para un tema tan complejo como el aprendizaje automático, la teoría es importante, pero la práctica lo es aún más. Sería genial si el autor pudiera agregar algunos ejercicios prácticos en la próxima edición.

Totalmente de acuerdo. La práctica da vida a la teoría. ¡Más ejemplos, por favor!

Creo que es importante mencionar la accesibilidad de este libro para los principiantes. ¿El autor ha hecho un buen trabajo simplificando los conceptos complejos de machine learning para aquellos que están empezando en el campo? ¿Hay ejercicios prácticos para reforzar el aprendizaje?

Me parece intrigante que este libro busque explicar algo tan complejo como Machine Learning de manera sencilla. ¿Pero realmente puede uno implementar algoritmos de Machine Learning solo con una guía paso a paso? ¿No subestima esto la complejidad y profundidad de la disciplina? Estoy abierto a discutir.

¿Por qué no intentarlo antes de juzgar? A veces, simplificar es innovar.

De verdad, me pregunto si este libro aborda la ética de machine learning. No todo es simplemente codificar y poner en marcha algoritmos. ¿Considera las implicaciones sociales de la IA? ¿Tiene una sección sobre sesgo algorítmico? Esos son temas vitales en la inteligencia artificial hoy en día.

Totalmente de acuerdo, la ética en IA es tan crucial como la tecnología en sí misma.

Me sorprende que el libro no mencione la importancia de la limpieza de datos en el aprendizaje automático. ¿No les parece crucial? Sin datos limpios y bien estructurados, cualquier algoritmo de ML es inútil. Me gustaría saber sus opiniones.

Totalmente de acuerdo. Sin datos limpios, hasta el mejor algoritmo es inútil.

¿No es increíble cómo hemos llegado al punto de tener guías paso a paso para implementar algoritmos de machine learning? Pero, aquí va mi pregunta, ¿realmente creen que cualquier persona puede aprender estos conceptos tan complejos solo con un libro? ¿O estamos simplificando demasiado algo que requiere una base sólida en matemáticas y programación?

¡Por supuesto! La práctica y dedicación superan cualquier barrera. ¡No subestimemos el autodidactismo!

¡Qué interesante artículo sobre este libro de Machine Learning! Pero, ¿alguién que ya lo leyó podría decirme si realmente se aprende a implementar algoritmos con Python de manera práctica? ¿O es más bien teórico? Me gustaría saber antes de comprarlo. ¡Gracias!

Lo leí. Es práctico y útil, pero necesitas conocimientos previos de Python. ¡Vale la pena!

Realmente me parece interesante que estén surgiendo libros sobre machine learning en español. Pero, ¿no creen que al traducir los términos técnicos al español podría llevar a confusión? Muchos de estos términos se utilizan en inglés incluso en conversaciones técnicas en español. ¿No sería más útil mantenerlos en inglés?

Totalmente de acuerdo. La jerga técnica en inglés es universal en ciencias de la computación.

Bueno, chicos, ¿no os parece que la implementación de algoritmos de Machine Learning en Python es algo compleja para aquellos que no tienen experiencia en programación? ¿No creéis que sería más útil si el libro también ofreciera un enfoque más básico para los principiantes? Me encantaría escuchar vuestras opiniones.

Totalmente de acuerdo, este libro debería considerar a los principiantes en programación.

¡Hola a todos! Me pareció curioso que se hable tanto de la implementación de algoritmos de Machine Learning con Python. ¿No creen que sería útil también hablar sobre cómo usar otros lenguajes de programación como R o Java? O tal vez ¿cómo aplicar estos algoritmos en diferentes sectores como la medicina o las finanzas? ¡Sería genial!

¡Totalmente de acuerdo! Python es sólo la punta del iceberg, hay mucho más por explorar.

Realmente, este libro me parece un recurso imprescindible para aquellos que quieran adentrarse en el mundo del Machine Learning. Aunque, me pregunto si cubre tanto algoritmos supervisados como no supervisados. ¿Alguien sabe si detalla la implementación de redes neuronales convolucionales? Sería genial si lo hace.

Sí, cubre ambos tipos de algoritmos e incluye redes neuronales convolucionales. ¡Imprescindible!

¿Alguien ha notado que este libro a veces se complica demasiado con las explicaciones técnicas? Creo que sería más útil si se centrara más en ejemplos prácticos y aplicaciones reales. No todos somos ingenieros informáticos, pero todos queremos aprender sobre machine learning.

¡Hola a todos! ¿Alguien ha probado implementar estos algoritmos de machine learning en un proyecto real después de leer este libro? Me pregunto cómo de práctico puede llegar a ser, ya que a veces estos libros suelen ser muy teóricos. ¿Opiniones?

¡Hola! Lo usé en mi último proyecto, fue muy útil. ¡No subestimes el poder de la teoría!

¿Alguien más se preguntó si el libro aborda los problemas éticos del aprendizaje automático? Como, ¿qué sucede cuando las IA aprenden sesgos humanos? Me gusta que sea una guía paso a paso, pero creo que también es importante debatir estas cuestiones.

Totalmente de acuerdo. La ética en IA es igual de crucial que su desarrollo técnico.

¿Alguien más piensa que este libro debería haber incluido más detalles sobre la implementación de algoritmos en Python? Quiero decir, se llama Guía Paso a Paso, pero siento que pasaron por alto algunos aspectos técnicos importantes. No es una crítica, sólo un pensamiento.

Totalmente de acuerdo. Parece más un resumen superficial que una guía paso a paso.

¿Alguien más notó que el libro parece enfocarse más en la implementación de algoritmos que en el entendimiento conceptual de machine learning? No digo que sea algo malo, pero creo que para un principiante puede ser un poco abrumador. Siempre es bueno tener un equilibrio, ¿no?

Totalmente de acuerdo. A veces, menos tecnicismo y más conceptos claros ayudan más.

Este libro parece bastante completo para aquellos que desean entender el aprendizaje automático. Sin embargo, me pregunto si profundiza en algoritmos avanzados como las redes neuronales convolucionales o solo se queda en lo básico. Además, ¿proporciona ejemplos prácticos para implementar en Python? ¡Eso sería muy útil!

Totalmente de acuerdo, la aplicación práctica en Python es crucial. ¡Y los algoritmos avanzados son un must!

Me parece que este libro es una gran fuente de conocimiento, pero, ¿no creen que debería haber más ejemplos prácticos? Los algoritmos de machine learning pueden ser muy abstractos y creo que con más aplicaciones reales se entendería mucho mejor. ¡Aún así, bien por la iniciativa de tenerlo en español!

Totalmente de acuerdo, más ejemplos prácticos facilitarían enormemente la comprensión. ¡Gracias por señalarlo!