Introducción al Aprendizaje Automático con Python

El aprendizaje automático se ha convertido en parte integrante de muchas aplicaciones comerciales y proyectos de investigación, pero este campo no es exclusivo de las grandes empresas con amplios equipos de investigación. Si utilizas Python, incluso como principiante, este libro te enseñará formas prácticas de construir tus propias soluciones de aprendizaje automático. Con todos los datos disponibles hoy en día, las aplicaciones del aprendizaje automático sólo están limitadas por tu imaginación.

Aprenderás los pasos necesarios para crear una aplicación de aprendizaje automático de éxito con Python y la biblioteca scikit-learn. Los autores, Andreas Müller y Sarah Guido, se centran en los aspectos prácticos del uso de algoritmos de aprendizaje automático, más que en las matemáticas que los sustentan. La familiaridad con las bibliotecas NumPy y matplotlib te ayudará a sacar aún más partido a este libro.

Con este libro, aprenderás

• Conceptos fundamentales y aplicaciones del aprendizaje automático
• Ventajas y deficiencias de los algoritmos de aprendizaje automático más utilizados
• Cómo representar los datos procesados por el aprendizaje automático, incluidos los aspectos de los datos en los que hay que centrarse
• Métodos avanzados de evaluación de modelos y ajuste de parámetros
• El concepto de canalización para encadenar modelos y encapsular tu flujo de trabajo
• Métodos para trabajar con datos de texto, incluidas las técnicas de procesamiento específicas del texto
• Sugerencias para mejorar tus habilidades de aprendizaje automático y ciencia de datos