PYTHON MACHINE LEARNING (APRENDIZAJE AUTOMATICO Y /

By:

SEBASTIAN RASCHKA

Language: Español Publication details: MARCOMBO MEXICOEdition: SEGUNDA EDICIONDescription: 616 PG. ILUSTRACIONES 17 X 23 CMISBN:

9788426727206

Subject(s):

Programación

LOC classification:

QA76.73P98M842019

Contents:

1. Introducción a Python La inteligencia artificial ha transformado numerosos sectores de la sociedad, desde la atención médica hasta el comercio electrónico. En este artículo, se desarrollan dos aspectos clave de la IA: el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Además, se analiza cómo Python, un lenguaje de programación versátil y poderoso, que se ha convertido en la opción preferida para desarrollar aplicaciones de IA. Igualmente, se centra en el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, y cómo Python puede potenciar proyectos en estas áreas. 2.Aprendizaje Automático (Machine Learning) El aprendizaje automático es una rama de la IA que permite a las máquinas aprender de forma autónoma a partir de datos. Python ofrece una amplia gama de bibliotecas y herramientas para implementar algoritmos de aprendizaje automático. 3.Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) El procesamiento del lenguaje natural se refiere a la capacidad de las máquinas para entender y generar lenguaje humano. Python ofrece bibliotecas especializadas en NLP, como NLTK y spaCy, que facilitan el procesamiento y análisis de texto. Estas bibliotecas permiten realizar tareas como tokenización, etiquetado gramatical, análisis de sentimientos y extracción de información. 4.Archivo SCV 5.Ejemplo práctico de Python

Summary: La presente publicación trata de abordar de la manera más completa posible los detalles relativos a los conceptos del aprendizaje automático, explicando el funcionamiento de sus algoritmos, aspecto medular para el uso correcto del mismo. Se profundiza en este campo mediante ejemplos prácticos de código y aplicando ejemplos de aprendizaje automático, lo cual ayudará al lector a practicar de manera directa los conceptos estudiados. En este libro también se muestran los conceptos matemáticos que subyacen en los algoritmos del aprendizaje automático; asimismo, se ofrece una experiencia práctica utilizando los lenguajes de programación de Python, así como las librerías de aprendizaje automático basadas en éste. Se utiliza este lenguaje de programación porque es muy accesible y a la vez muy potente; Python es muy popular entre la ciencia de datos debido a que deja de lado la parte tediosa de la programación y proporciona un entorno que permite anotar de manera rápida las ideas y accionar eficientemente los conceptos.

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Autor: RASCHKA, Sebastian; MIRJALILI, Vahid

Páginas: 616

Año: 2019

Edición: 2

Editorial: Alfaomega – Marcombo

Apoyos:

Presentación:

Nivel:

Encuadernación: Rústica

1. Introducción a Python

La inteligencia artificial ha transformado numerosos sectores de la sociedad, desde la atención médica hasta el comercio electrónico. En este artículo, se desarrollan dos aspectos clave de la IA: el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Además, se analiza cómo Python, un lenguaje de programación versátil y poderoso, que se ha convertido en la opción preferida para desarrollar aplicaciones de IA. Igualmente, se centra en el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, y cómo Python puede potenciar proyectos en estas áreas.

2.Aprendizaje Automático (Machine Learning)

El aprendizaje automático es una rama de la IA que permite a las máquinas aprender de forma autónoma a partir de datos. Python ofrece una amplia gama de bibliotecas y herramientas para implementar algoritmos de aprendizaje automático.

3.Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

El procesamiento del lenguaje natural se refiere a la capacidad de las máquinas para entender y generar lenguaje humano. Python ofrece bibliotecas especializadas en NLP, como NLTK y spaCy, que facilitan el procesamiento y análisis de texto. Estas bibliotecas permiten realizar tareas como tokenización, etiquetado gramatical, análisis de sentimientos y extracción de información.

4.Archivo SCV

5.Ejemplo práctico de Python

La presente publicación trata de abordar de la manera más completa posible los detalles relativos a los conceptos del aprendizaje automático, explicando el funcionamiento de sus algoritmos, aspecto medular para el uso correcto del mismo. Se profundiza en este campo mediante ejemplos prácticos de código y aplicando ejemplos de aprendizaje automático, lo cual ayudará al lector a practicar de manera directa los conceptos estudiados.
En este libro también se muestran los conceptos matemáticos que subyacen en los algoritmos del aprendizaje automático; asimismo, se ofrece una experiencia práctica utilizando los lenguajes de programación de Python, así como las librerías de aprendizaje automático basadas en éste. Se utiliza este lenguaje de programación porque es muy accesible y a la vez muy potente; Python es muy popular entre la ciencia de datos debido a que deja de lado la parte tediosa de la programación y proporciona un entorno que permite anotar de manera rápida las ideas y accionar eficientemente los conceptos.

Ingeniería en Tecnologías de la Información y Comunicaciones

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