Aprendizaje automático profundo - Joe Grant

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Résumé :
?Est? interesado en el Aprendizaje Automatico? ?Te fascina c?mo funcionan los robots? ?Est?s listo para abrirte a la din?mica del cambio tecnol?gico? El aprendizaje autom?tico se ha abordado de manera definitiva como un subconjunto que cae bajo un conjunto m?s grande de inteligencia artificial. Se centra principalmente en el aspecto del aprendizaje de m?quinas bas?ndose en la experiencia y la predicci?n de las consecuencias y acciones de las m?quinas que giran en torno a su experiencia en el pasado. El campo ha hecho que sea f?cil para los equipos y m?quinas promulgar decisiones basadas en datos en lugar de programaci?n expl?cita con respecto a una tarea en particular. Los algoritmos y programas est?n dise?ados para permitir que las m?quinas y computadoras aprendan por s? mismos. Con el tiempo, pueden mejorar cuando hay una introducci?n de datos nuevos y ?nicos. El proceso de aprendizaje incluyeel uso de datos de formaci?n quesostienen la aparici?n de un modelo. La inserci?n de nuevos datos muestra predicciones basadas en el modelo. Esto significa que las m?quinas tienen la capacidad de prever por s? solas. A continuaci?n, las predicciones se examinan detenidamente para identificar su exactitud. Si la precisi?n recibe comentarios positivos, el algoritmo de aprendizaje autom?tico se entrena una y otra vez a trav?s de la ayuda de un conjunto aumentado de entrenamiento de datos. Las tareas de aprendizaje autom?tico se dividen en varias categor?as m?s amplias. El aprendizaje supervisado tiene como objetivo elaborar un modelo que sea matem?ticode un conjunto de datos con las entradas y salidas deseadas. Semi-supervisadolearning tiene como objetivo llegar a modelos matem?ticos de entrenamiento de datos incompleto. Se dar? cuenta de que las entradas de muestra no se necesitan/desean la salida en tal caso. Este libro le ayudar? a comprender mejor el aprendizaje autom?tico profundo. En las p?ginas de este libro, usted ser? capaz de obtener cap?tulos importantes que incluyen: ? Historia del aprendizaje automatizado ? Los beneficios ? Los desaf?os que puede encontrar ? Aplicaciones del aprendizaje automatico ? Inteligencia Artificial ? Big Data ? ?Y mucho m?s! Con ese conocimiento, usted ser? capaz de abrazar los avances tecnol?gicos y estar listo para el futuro. Obtener una copia de Deep Machine Learning hoy y llegar a descubrir los secretos en la tecnolog?a!...

Sommaire:
?Est? interesado en el Aprendizaje Automatico? ?Te fascina c?mo funcionan los robots? ?Est?s listo para abrirte a la din?mica del cambio tecnol?gico? El aprendizaje autom?tico se ha abordado de manera definitiva como un subconjunto que cae bajo un conjunto m?s grande de inteligencia artificial. Se centra principalmente en el aspecto del aprendizaje de m?quinas bas?ndose en la experiencia y la predicci?n de las consecuencias y acciones de las m?quinas que giran en torno a su experiencia en el pasado. El campo ha hecho que sea f?cil para los equipos y m?quinas promulgar decisiones basadas en datos en lugar de programaci?n expl?cita con respecto a una tarea en particular. Los algoritmos y programas est?n dise?ados para permitir que las m?quinas y computadoras aprendan por s? mismos. Con el tiempo, pueden mejorar cuando hay una introducci?n de datos nuevos y ?nicos. El proceso de aprendizaje incluyeel uso de datos de formaci?n quesostienen la aparici?n de un modelo. La inserci?n de nuevos datos muestra predicciones basadas en el modelo. Esto significa que las m?quinas tienen la capacidad de prever por s? solas. A continuaci?n, las predicciones se examinan detenidamente para identificar su exactitud. Si la precisi?n recibe comentarios positivos, el algoritmo de aprendizaje autom?tico se entrena una y otra vez a trav?s de la ayuda de un conjunto aumentado de entrenamiento de datos. Las tareas de aprendizaje autom?tico se dividen en varias categor?as m?s amplias. El aprendizaje supervisado tiene como objetivo elaborar un modelo que sea matem?ticode un conjunto de datos con las entradas y salidas deseadas. Semi-supervisadolearning tiene como objetivo llegar a modelos matem?ticos de entrenamiento de datos incompleto. Se dar? cuenta de que las entradas de muestra no se necesitan/desean la salida en tal caso. Este libro le ayudar? a comprender mejor el aprendizaje autom?tico profundo. En las p?ginas de este libro, usted ser? capaz de obtener cap?tulos importantes que incluyen: ? Historia del aprendizaje automatizado ? Los beneficios ? Los desaf?os que puede encontrar ? Aplicaciones del aprendizaje automatico ? Inteligencia Artificial ? Big Data ? ?Y mucho m?s! Con ese conocimiento, usted ser? capaz de abrazar los avances tecnol?gicos y estar listo para el futuro. Obtener una copia de Deep Machine Learning hoy y llegar a descubrir los secretos en la tecnolog?a!...