
El Machine Learning y la inteligencia artificial
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Nacido de las cuestiones que a menudo se plantea el autor, Sebastián Raschka, este libro muestra un método directo y sin rodeos para acercarle a temas avanzados, que presenta de forma rápida y accesible. Cada capítulo es breve y autónomo, y aborda una cuestión fundamental de la IA, desvelándola con explicaciones claras, diagramas y ejercicios prácticos.
En esta lectura encontrará:
CAPÍTULOS CONCISOS: Las preguntas clave de la IA se responden de forma sencilla y las ideas complejas se desglosan en piezas fáciles de digerir.
GAMA AMPLIA DE TEMAS: Raschka cubre temas que van desde la arquitectura de las redes neuronales y la evaluación de los modelos hasta la visión informática y el procesamiento del lenguaje natural.
USOS PRÁCTICOS: Conocerá técnicas para mejorar el rendimiento de los modelos, afinar modelos grandes y mucho más.
También aprenderá a:
"Gestionar las distintas fuentes de aleatoriedad en la formación de redes neuronales
"Diferenciar entre arquitecturas de codificador y decodificador en modelos de lenguaje grandes
"Reducir el sobreajuste con modificaciones de datos y modelos
"Construir intervalos de confianza para clasificadores y optimizar los modelos con datos etiquetados limitados
"Elegir entre paradigmas distintos de formación multi-GPU y tipos diferentes de modelos de IA generativa
"Comprender las métricas de rendimiento para el procesamiento del lenguaje natural
"Dar sentido a los sesgos inductivos en los transformadores de visión
Si busca el recurso perfecto para mejorar su comprensión del aprendizaje automático, El Machine Learning y la IA le ayudará a avanzar fácilmente en este camino.
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