Machine Learning con PyTorch y Scikit-Learn

Si busca un manual de referencia sobre Machine Learning y Deep Learning con PyTorch, ha llegado al libro indicado. En el se explica paso a paso como construir sistemas de aprendizaje automatico con exito. Mientras que en algunos libros solo se ensena a seguir instrucciones, en este descubrira los principios para crear modelos y aplicaciones por si mismo. Encontrara multitud de explicaciones claras, visualizaciones y ejemplos, y aprendera en profundidad todas las tecnicas esenciales de Machine Learning. Actualizado para ocuparse de Machine Learning utilizando PyTorch, este libro tambien presenta las ultimas incorporaciones a Scikit-Learn. Ademas, trata varias tecnicas de Machine Learning y Deep Learning para la clasificacion de textos e imagenes. Con este libro, tambien aprendera sobre las redes generativas antagonicas (GAN), utiles para generar nuevos datos y entrenar agentes inteligentes con aprendizaje reforzado. Por ultimo, esta edicion incluye las ultimas tendencias en Machine Learning, como las introducciones a las redes neuronales de grafos y transformadores a gran escala utilizados para el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Sin duda, tanto si es un desarrollador de Python neofito en Machine Learning como si desea profundizar en los ultimos avances, este libro de PyTorch sera su gran aliado en el aprendizaje automatico con Python. Estoy seguro de que este libro le resultara muy valioso, tanto por ofrecer una vision general del apasionante campo de Machine Learning, como por ser un tesoro de conocimientos practicos. Espero que le inspire a aplicar Machine Learning para lograr un mayor beneficio, sea cual sea su problematica Gracias a esta lectura: Explorara marcos de trabajo, modelos y tecnicas para que las maquinas aprendan de los datos Empleara Scikit-Learn para Machine Learning y PyTorch para Deep Learning Entrenara clasificadores de Machine Learning en imagenes, texto, etc. Creara y entrenara redes neuronales, transformadores y redes neuronales graficas Descubrira las mejores practicas para evaluar y ajustar los modelos Pronosticara los resultados de elementos continuos utilizando el analisis de regresion Profundizara en los datos textuales y de las redes sociales mediante el analisis de sentimiento