Fundamentos de la maquina & Aprendizaje profundo

Este libro está escrito para proporcionar una base sólida en el aprendizaje automático utilizando bibliotecas de Python al proporcionar estudios de casos y ejemplos de la vida real. Cubre temas como los fundamentos del aprendizaje automático, la introducción a Python. Está destinado a estudiantes que estudian aprendizaje automático en sus cursos de pregrado y posgrado en Tecnología de la Información, Ingeniería en Informática, Ingeniería en Electrónica y Comunicaciones e Ingeniería Eléctrica. Una introducción a una amplia gama de temas de aprendizaje profundo, que cubre antecedentes matemáticos y conceptuales, técnicas de aprendizaje profundo utilizadas en la industria y perspectivas de investigación. El texto ofrece antecedentes matemáticos y conceptuales, cubriendo conceptos relevantes en álgebra lineal, teoría de la probabilidad y teoría de la información, computación numérica y aprendizaje automático. Describe las técnicas de aprendizaje profundo utilizadas por los profesionales de la industria, incluidas las redes de retroalimentación profunda, la regularización, los algoritmos de optimización, las redes convolucionales y la metodología práctica. Este libro de texto "Fundamentos de la máquina y el aprendizaje profundo" está organizado en diez capítulos.Capítulo 1: Aprendizaje automáticoCapítulo 2: Algoritmos de aprendizaje automáticoCapítulo 3: Modelos de aprendizaje automáticoCapítulo 4: Inteligencia artificial y aprendizaje automáticoCapítulo 5: Programas de Matemáticas y Python para Machine LearningCapítulo 6: Alcance futuro del aprendizaje automático en el futuroCapítulo 7: Introducción al aprendizaje profundoCapítulo 8: Modelos para el aprendizaje profundoCapítulo 9: Algoritmos de aprendizaje profundoCapítulo 10: Alcance futuro del aprendizaje profundoCaracterísticas sobresalientes Cobertura integral de algoritmos de aprendizaje automático, modelos de aprendizaje automático, inteligencia artificial y aprendizaje automático, programas de matemáticas y Python para aprendizaje automático y alcance futuro del aprendizaje automático en el futuro Los nuevos elementos en el libro incluyen Deep Learning, Modelos para Deep Learning, Algoritmos de Deep Learning y Future Scope of Deep Learning. Percepción clara de los diversos programas que utilizan Python con una gran cantidad de diagramas claros, bien dibujados e ilustrativos. Lenguaje simple, fácil de entender.Nuestro sincero agradecimiento se debe a todos los científicos, ingenieros, autores y editores, cuyas obras y textos han sido la fuente de iluminación, inspiración y orientación para nosotros al presentar este pequeño libro. Apreciaré cualquier sugerencia de estudiantes y miembros de la facultad por igual para que podamos esforzarnos por hacer que el libro de texto sea más útil en la próxima edición.