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Libro: Machine Learning con PYTHON & Scikit-Learn, Tensorflow 2, Keras, PyTorch e Fastai: Guida completa alla creazione di algoritmi, reti neurali e modelli di Machine Learning e Deep Learning

23/04/2024
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Precio: 29,72 €
(as of Feb 05, 2025 18:34:08 UTC – Detalles)

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«Un libro completo y actual sobre Machine Learning»
«Desarrollar una base sólida en ML»
«Listas de aprendizaje automático y redes neuronales»
«Superar desafíos comunes en ML»
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«Si respondiste sí, este libro es para ti!»

«Presenta desde lo básico hasta lo avanzado»

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«Optimización de modelos e hiperparámetros»

«20 ejercicios por capítulo para practicar»

«Aprende Machine Learning con facilidad»
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ASIN ‏ : ‎ B0CM1QV153
Editorial ‏ : ‎ Independently published (29 octubre 2023)
Idioma ‏ : ‎ Italiano
Tapa blanda ‏ : ‎ 275 páginas
ISBN-13 ‏ : ‎ 979-8865744436
Peso del producto ‏ : ‎ 689 g
Dimensiones ‏ : ‎ 20.32 x 1.57 x 25.4 cm

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Los comentarios están cerrados.

Comentarios (41)

Debo decir que este libro parece ser un recurso imprescindible para aquellos que desean dominar el Machine Learning con Python. Pero, ¿se ha considerado la necesidad de incluir más ejemplos prácticos? Creo que eso podría ayudar a los lectores a comprender mejor los conceptos teóricos. Además, ¿se ofrece alguna orientación sobre cómo abordar problemas reales? ¡Solo algo que me vino a la mente!

Estoy de acuerdo. Más ejemplos y orientación práctica siempre son útiles. ¡Buena observación!

Si bien el libro parece completo y detallado, creo que se podría haber profundizado más en Tensorflow 2 y Keras. Además, ¿no creen que el uso de ejemplos prácticos y aplicables a situaciones reales habría sido más efectivo para entender estos conceptos tan complejos?

Totalmente de acuerdo, más ejemplos prácticos habrían sido de gran ayuda. ¡Buena observación!

La verdad es que este libro parece una guía bastante completa para aprender machine learning con Python. Sin embargo, me pregunto si abordará los desafíos éticos de estas tecnologías, como el sesgo en los algoritmos o la privacidad de los datos. ¿Alguien sabe si cubre estos temas?

Totalmente de acuerdo contigo, la ética en IA es tan crucial como el propio aprendizaje técnico.

Debo decir que este libro es una verdadera joya para aquellos que buscan profundizar en el aprendizaje automático. Sin embargo, me pregunto si los autores podrían profundizar más en la parte práctica. En mi opinión, los ejemplos de código son una excelente manera de aprender. ¿Qué opinan ustedes, compañeros?

Estoy de acuerdo, más ejemplos de código serían útiles. Aprendemos haciendo, ¿verdad?

He leído este artículo sobre el libro Machine Learning con PYTHON & Scikit-Learn, Tensorflow 2, Keras, PyTorch e Fastai y me ha dejado pensando. ¿No creen que deberíamos incentivar más a las editoriales a publicar libros de este tipo en español? Hay mucho talento en el mundo hispanohablante que podría beneficiarse de esta información.

He leído el artículo sobre el libro Machine Learning con PYTHON & Scikit-Learn, Tensorflow 2, Keras, PyTorch e Fastai y me parece que se centra demasiado en la teoría. ¿No creen que sería más útil si incluye más ejemplos prácticos y aplicaciones en la vida real? Eso ayudaría a entender mejor los conceptos.

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

Buenas, he leído el artículo sobre el libro de Machine Learning con Python y diversas librerías. ¿Alguien ha intentado aplicar estos algoritmos en un contexto de comercio electrónico? Creo que podría ser fascinante ver cómo se puede personalizar la experiencia del usuario con estas herramientas. ¿Qué pensáis?

Totalmente de acuerdo, la personalización en comercio electrónico es el futuro. ¡A por ello!

¿Alguien sabe si este libro aborda el aprendizaje supervisado y no supervisado en detalle? Me interesa más el aprendizaje profundo, pero estoy buscando un recurso que también pueda darme una buena base en estos conceptos básicos de aprendizaje automático. ¿Recomendarían este libro para eso?

Sí, este libro cubre ambos temas en profundidad. ¡Te lo recomiendo sin dudas!

Realmente creo que este libro podría ser más interactivo y menos teórico. Habla de conceptos complejos de Machine Learning y Deep Learning, pero ¿dónde están los ejemplos prácticos? ¿Podríamos tener algunos tutoriales o proyectos para aplicar lo que hemos aprendido? Sería mucho más útil y atractivo en mi opinión. ¿Alguien más piensa lo mismo?

Me parece curioso que, a pesar del auge de las técnicas de aprendizaje automático, hay poca discusión sobre la ética y responsabilidad en su uso. ¿No creen que deberíamos tener más debates sobre el impacto de estos algoritmos en la sociedad, más allá de su simple creación e implementación?

Totalmente de acuerdo. La ética en IA es un debate tan crucial como su desarrollo.

¿Alguien más piensa que el libro podría haber profundizado más en el uso de PyTorch y Fastai? Siento que se centraron demasiado en Scikit-Learn y Tensorflow. No me malinterpreten, son geniales, pero hay mucho potencial en las otras dos. Sería genial si el autor considerara esto para la próxima edición.

Totalmente de acuerdo. PyTorch y Fastai merecen más atención. ¡Esperamos una nueva edición!

Este artículo sobre la guía de aprendizaje automático con Python es útil, pero me pregunto si el autor podría haber profundizado más en PyTorch y Fastai. ¿Son realmente tan efectivos como TensorFlow y Keras para crear algoritmos y modelos de aprendizaje profundo? ¿O simplemente están en la lista para hacerla más larga?

PyTorch y Fastai son tan eficaces como TensorFlow y Keras. No subestimes su potencial.

Este libro parece un recurso valioso para aquellos interesados en aprender más sobre Machine Learning y Deep Learning. Sin embargo, ¿creeis que cubre suficiente material para alguien completamente nuevo en este campo? Me pregunto si sería mejor comenzar con algo más básico antes de entrar en temas tan avanzados.

¿No les parece que este libro podría beneficiarse de más ejemplos prácticos? Entiendo que la teoría es importante, pero creo que sería útil tener más casos de uso para ayudarnos a comprender mejor cómo aplicar estas técnicas de Machine Learning y Deep Learning en situaciones del mundo real.

Totalmente de acuerdo, la teoría sin práctica es como un coche sin gasolina.

Este libro parece ser una guía completa para aprender Machine Learning con Python. Pero me pregunto, ¿es adecuado para principiantes absolutos en programación? ¿O se necesita tener un conocimiento previo sólido de Python? Además, ¿el libro ofrece ejemplos prácticos y proyectos para probar lo aprendido? Sería genial si alguien pudiera aclarar estas dudas.

Totalmente adecuado para novatos. Incluye ejemplos prácticos. ¡Imprescindible para aprender Machine Learning con Python!

Interesante artículo, pero ¿no creen que se enfoca demasiado en las herramientas y no tanto en los fundamentos de la ciencia de datos? A mi parecer, es fundamental entender los conceptos básicos de matemáticas y estadística antes de sumergirse en Python y las librerías de Machine Learning. ¿Qué opinan ustedes?

Totalmente de acuerdo, sin fundamentos sólidos, las herramientas son solo juguetes brillantes.

Siempre he pensado que la mejor forma de aprender machine learning es a través de la práctica, no solo leyendo libros. ¿No creen que deberíamos tener más ejercicios prácticos y menos teoría en estos libros? A veces siento que nos perdemos en la complejidad de los algoritmos y olvidamos la aplicación real.

Totalmente de acuerdo. La teoría sin práctica es como un coche sin motor. ¡Más ejercicios ya!

Aunque he leído el artículo sobre el libro Machine Learning con PYTHON…, no estoy muy convencido. ¿Realmente es una guía completa? Me pregunto si cubre temas avanzados como el aprendizaje por refuerzo o la optimización bayesiana. ¿Alguien lo ha leído y podría compartir su experiencia?

Estoy de acuerdo en que este libro es una guía completa para el aprendizaje automático, pero ¿no creen que sería más útil si incluyera ejemplos de casos de uso reales? Muchas veces, teoría y práctica no van de la mano y creo que eso es algo que falta en esta guía.

Totalmente de acuerdo, la teoría sin práctica es como un coche sin gasolina.

He leído el artículo sobre el libro Machine Learning con PYTHON… y me pregunto, ¿qué tan relevante es el conocimiento de lenguajes de programación específicos para entender y aplicar machine learning? ¿No sería más útil enfocarse en los conceptos y principios fundamentales del aprendizaje automático?

Sin dominar un lenguaje de programación, los conceptos de machine learning son sólo teoría.

Este libro parece interesante, aunque me pregunto si cubre suficientemente el tema de optimización de hiperparámetros. En mi experiencia, esa es una parte crucial del aprendizaje automático. ¿Alguien que ya lo haya leído podría comentar sobre eso? Además, ¿se explican bien los conceptos subyacentes o se enfoca principalmente en la implementación de código?

Interesante artículo sobre el libro de Machine Learning con Python. Pero, ¿alguien más piensa que deberían haber profundizado más en los algoritmos de aprendizaje profundo? Me refiero, es crucial entender cómo funcionan las redes neuronales para realmente dominar estos conceptos. ¿No les parece?

Totalmente de acuerdo. Faltó profundidad en redes neuronales, esencial para dominar el ML.

¿No creen que el libro debió incluir más ejemplos prácticos de implementación de algoritmos de aprendizaje automático? Aunque el contenido teórico es sólido, siento que algunos principiantes podrían beneficiarse de ver cómo se aplican estos conceptos en situaciones del mundo real. ¿Alguien más piensa lo mismo?

Totalmente de acuerdo, más ejemplos prácticos hubieran hecho maravillas para los novatos.