Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Tercera Edición: Conceptos, herramientas y técnicas para conseguir sistemas inteligentes

Con esta tercera edición actualizada, el autor Aurélien Géron explora una variedad de técnicas que van desde una regresión lineal simple a redes neuronales profundas. Hay ejemplos de código y ejercicios por todo el libro para ayudarte a aplicar lo que has aprendido, lo único que necesitas para empezar es experiencia en programación:

* Utiliza Scikit-Learn para hacer un seguimiento de un proyecto de machine learning de ejemplo de principio a fin.

* Explora varios modelos, incluyendo máquinas de vectores soporte, árboles de decisión, random forests y métodos de ensamblaje.

* Aprovecha técnicas de aprendizaje no supervisado, como la reducción de dimensionalidad, el agrupamiento y la detección de anomalías.

* Sumérgete en arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes convolucionales, redes recurrentes, redes generativas antagónicas, autocodificadores, modelos de difusión y transformadores.

* Utiliza TensorFlow y Keras para crear y entrenar redes neuronales para visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, modelos generativos y aprendizaje profundo por refuerzo.