Tapa blanda | Libro en CASTELLANO

APRENDE MACHINE LEARNING CON SCIKIT-LEARN, KERAS Y TENSORFLOW (3ª ED.)

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Ficha Técnica

Traductor: Beatriz Pineda González

Editorial: Anaya Multimedia

ISBN: 9788441548046

Idioma: Castellano

Número de páginas: 832

Encuadernación: Tapa blanda

Año de edición: 2023

Plaza de edición: Es
Colección:
TÍTULOS ESPECIALES
Alto: 22.5 cm
Ancho: 18.0 cm
Grueso: 4.8 cm

Especificaciones del producto

Escrito por Aurélien Géron

Aurélien Géron es asesor de 'machine learning'. Antiguo 'googler', dirigió el equipo de clasificación de vídeos de YouTube desde 2013 a 2016. También fue fundador y CTO de Wifirst (proveedor de servicios de Internet inalámbrico líder en Francia) desde 2002 a 2012 y fundador y CTO de la empresa consultora de telecomunicaciones Polyconseil en 2001.
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Reseñas sobre APRENDE MACHINE LEARNING CON SCIKIT-LEARN, KERAS Y TENSORFLOW (3ª ED.)

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3 Reseñas

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1 - 3 de 3 reseñas

J
Jorge

| hace 1 año

Lectura rápida aunque liosa debido a que la línea de aprendizaje es discontinua en temas complejos como el ML y el DL no es bueno estructurar un libro así, por otra parte el EDA es muy superficial, no es profesional, aunque aprendes librerías y sus componentes es difícil aplicar en base a la lectura y las preguntas a final de cada capítulo son rebuscadas y es difícil tener el tema claro al final de cada capítulo es mejor leerlo 2 veces.


J
Jorge Illas Espierrez

| hace 1 año

El mejor libro que he encontrado para entender cómo funciona por dentro la IA, metódico y extenso.


C
Carlos

| hace 2 años

Un libro sumamente bien estructurado, lectura muy amena, fácil de seguir, muy robusto en cuestión del material de GitHub, la vara de entrada es media, es necesario saber programación básica en Python, saber utilizar Pandas, Numpy y Sklearn, el nivel de dificultad también es medio, es mandatorio tener conocimiento de Álgebra Lineal, Cálculo Multivariable y Probabilidad, si tienes todo el fundamento teórico té será muy muy sencillo seguirlo, muy ameno y rápido. Sin duda material imprescindible para todo aquel que está aprendiendo de Machine Learning, pero también como libro de consulta es genial. Material sumamente redondo.


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