Disponibilidad:
- Casa del lectorDisponible apróx. en 10 días
- Libro Técnico SurDisponible apróx. en 10 días
- Editorial:
- GARCETA (IBERGARCETA PUBLICACIONES)
- Año de edición:
- 2022
- Materia
- Programacion
- ISBN:
- 978-84-19034-07-6
- Páginas:
- 544
- Encuadernación:
- Rústica
SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO MACHINE LEARNING
PEREZ LOPEZ, CESAR
El libro está dirigido tanto a alumnos que siguen un Curso de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data como a profesionales del sector. Comienza clasificando los sistemas,... Leer más
El libro está dirigido tanto a alumnos que siguen un Curso de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data como a profesionales del sector. Comienza clasificando los sistemas, herramientas, técnicas y algoritmos o modelos aplicados al Aprendizaje Automático. A continuación, se tratan las técnicas de aprendizaje supervisado, sus fases y plataformas, así como los algoritmos y modelos más importantes. Se desarrollan las técnicas de regresión con sus fases de identificación, estimación, validación (diagnosis) y predicción. Se presentan los métodos especiales de regresión como PLS, LARS, LASSO, ELASTIC NET, RANSAC, THEIL, HUBERT, KERNEL RIDGE REGRESSION (KRR), SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) y STOCHASTIC GRADIENT DESCENDT (SGD) entre otros. Asimismo, se tratan las técnicas de aprendizaje supervisado enfocadas a la clasificación o segmentación como los Modelos Logit y Probit, los Modelos Lineales Generalizados, los Árboles de Decisión, los Modelos de Análisis Discriminante, los Modelos SVM (Support Vector Machine), lo modelos kNN (Vecino más Cercano) y los Modelos SLRM (Respuesta de Autoaprendizaje). Tod
