Patrones de diseño de aprendizaje automático
by Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn
Prefacio
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
¿A quién va dirigido este libro?
Los libros de introducción al aprendizaje automático suelen centrarse en el qué y el cómo del aprendizaje automático (AA). A continuación, explican los aspectos matemáticos de los nuevos métodos de los laboratorios de investigación de IA y enseñan a utilizar los marcos de IA para aplicar estos métodos. Este libro, en cambio, reúne la experiencia duramente adquirida en torno al "por qué" que subyace a los consejos y trucos que emplean los profesionales experimentados del ML cuando aplican el aprendizaje automático a problemas del mundo real.
Suponemos que tienes conocimientos previos de aprendizaje automático y procesamiento de datos. Éste no es un libro de texto fundamental sobre aprendizaje automático. En cambio, este libro es para ti si eres un científico de datos, un ingeniero de datos o un ingeniero de ML que busca un segundo libro sobre aprendizaje automático práctico. Si ya conoces los fundamentos, este libro te introducirá en un catálogo de ideas, algunas de las cuales tú (un profesional del ML) puede que reconozcas, y dará un nombre a esas ideas para que puedas llegar a ellas con confianza.
Si eres un estudiante de informática que se dirige a trabajar en la industria, este libro completará tus conocimientos y te preparará para el mundo profesional. Te ayudará a aprender a construir sistemas ML de alta calidad.