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Machine Learning con PyTorch y Scikit-Learn
En los últimos años, los métodos de Machine Learning (en castellano, aprendizaje automático), con su capacidad para dar sentido a grandes cantidades de datos y automatizar decisiones, han encontrado amplias aplicaciones en la sanidad, la robótica, la biología, la física, los productos de consumo, lo...
| Autor principal: | |
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| Formato: | Desconocido |
| Idioma: | Indeterminado |
| Publicado: |
España
España
2023-06-02 14:39:12
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| Acceso en línea: | Texto completo |
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| 520 | |a En los últimos años, los métodos de Machine Learning (en castellano, aprendizaje automático), con su capacidad para dar sentido a grandes cantidades de datos y automatizar decisiones, han encontrado amplias aplicaciones en la sanidad, la robótica, la biología, la física, los productos de consumo, los servicios de Internet y otros sectores.Los saltos de gigante en la ciencia suelen provenir de una combinación de ideas poderosas y grandes herramientas. El aprendizaje automático no es una excepción. El éxito de los métodos de aprendizaje basados en datos se debe a las ingeniosas ideas de miles de investigadores con talento a lo largo de los 60 años de historia en este campo. Pero su reciente popularidad también se debe a la evolución de las soluciones de hardware y soft ware que los hacen escalables y accesibles. El ecosistema de excelentes librerías para la computación numérica, el análisis de datos y el aprendizaje automático creadas en torno a Python, como NumPy y Scikit-learn, ha conseguido una amplia acogida en la investigación y la industria. Esto ha contribuido en gran medida a que Python sea el lenguaje de programación más popular.Si desea adquirir el libro impreso ingrese aquí | ||
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