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Tabla de Contenido
Por Que Escribi Este Libro
Este Libro No Es Sobre Algoritmos De Aprendizaje De Maquinas De Codificación
Un Libro Para El Laico
Capítulo 1. Qué es el aprendizaje automático?
Programación explícita vs. Entrenamiento de algoritmo
Definiciones: inteligencia artificial vs. Aprendizaje automático vs redes neurales
Conceptos Básicos
1. El Problema
2. El Data
3. Los Algoritmos
4. El Entrenamiento
5. Los Resultados
Aprendizaje Supervisado Vs No Supervisado
Aprendizaje Supervisado
Aprendizaje Sin Supervisión
Aprendizaje Semi-supervisado
La Caja Negra: Lo Que No Sabemos Sobre El Aprendizaje De Máquinas
Cada Vez Mas Profundo
Capítulo 2. Limpieza, etiquetado y curado de bases de datos
Limpiando El Conjunto De Data
Se Necesita Grandes Conjuntos De Data Para ML
Curvas De Aprendizaje
Validación Cruzada
Necesita Estar Bien Etiquetada
Datos Con Etiquetas Humanas
Datos Sintéticos
Capítulo 3. Elegir o escribir un algoritmo ml
Conceptos Básicos
Tipos de Algoritmos Populares
Regresión Lineal
Regresión Logística
Árboles de Decisión
Bosque al Azar
Agrupamiento K-Means
K-Nearest Vecinos
Análisis De Componentes Principales
Lo Que Se Necesita Para Escribir Un Algoritmo Novedoso
Capítulo 4. Entrenamiento y despliegue de un algoritmo
Programación Involucrada
Estático vs Dinámico
Ingeniera De Sintonización Y Funciones
Tirando Un Algoritmo
Capítulo 5. Aplicaciones del mundo real del aprendizaje automático
Transportación
Recomendación de Productos
Financiamiento
Asistentes De Voz, Viviendas Inteligentes Y Coches
Conclusiones
Sobre El Autor
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Este Libro No Es Sobre Algoritmos De Aprendizaje De Maquinas De Codificación
.....
Capítulo 4. Entrenamiento y despliegue de un algoritmo
Programación Involucrada
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