El aprendizaje por refuerzo profundo, o Deep Reinforcement Learning, es el campo de la inteligencia artificial con un gran potencial en los próximos años. Permite que los algoritmos aprendan de su entorno para lograr objetivos diversos, superando así las limitaciones que se encuentran en los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático para que las máquinas aprendan por sí solas.Sin embargo, debido a la complejidad del aprendizaje por refuerzo y a la falta de manuales sobre el tema, a menudo existen dificultades a la hora de establecer una ruta adecuada para empezar, ya que no resulta sencillo saltar la barrera de entrada a este apasionante campo de innovación. Por ello, el objetivo de este libro es ser una guía de iniciación para quienes quieran conocer los fundamentos teóricos del área.
Gracias a varios logros innovadores, el deep learning ha dado un gran impulso a todo el campo del machine learning. Ahora, incluso programadores que no saben casi nada de esta tecnología pueden usar herramientas sencillas y eficaces para implementar programas capaces de aprender a partir de datos. La edición actualizada de este best seller utiliza ejemplos concretos, una teoría mínima y frameworks de Python listos para la producción para ayudarte a obtener una comprensión intuitiva de los conceptos y herramientas para crear sistemas inteligentes
Si buscas una guía que te acompañe a descubrir con creatividad el Machine Learning, con código amigable y ejemplos divertidos, este SI es tu libro!
Este libro surge tras publicar artículos en el blog Aprende Machine Learning durante 2 años y alcanzar más de1 millón de visitas.
Durante los últimos años el Machine Learning está liderando la transformación industrial y al mundo tal y como lo conocemos. Nos vemos rodeados de asistentes virtuales, recomendadores de productos y sugerencias personalizadas constantemente. Es el momento de pasar de ser un simple espectador y convertirte en protagonista!
La inteligencia artificial permite la innovación y el cambio en todos los aspectos de la vida moderna. La mayoría de los avances actuales se basan en Deep Learning, un área de conocimiento muy madura que permite a las empresas desarrollar y poner en producción sus algoritmos de aprendizaje automático. Muchos profesionales interesados en comprender el Deep Learning tienen dificultades en establecer una ruta adecuada para empezar y saltar la barrera de entrada en este campo de innovación, debido a su complejidad y falta de manuales sobre el tema. Por ello, este libro proporciona todos los contenidos necesarios para entender qué es el Deep Learning y conocer las posibilidades de esta tecnología.
Desde su aparición en la década de los 60, los algoritmos genéticos han ido ganando popularidad, gracias al frenético crecimiento de la capacidad computacional en los últimos años. Finalmente se han abierto camino en el ámbito de la ingeniería como una de las herramientas más prometedoras para resolver problemas de gran complejidad, inabordables desde los enfoques clásicos de la ingeniería. Los algoritmos genéticos son estrategias de resolución de problemas de optimización basados en la teoría de la selección natural de Darwin, mediante la cual aquellos individuos más aptos para sobrevivir tienen una mayor probabilidad de crear descendencia y transmitir su información genética.
Machine Learning with R, Third Edition provides a hands-on, readable guide to applying machine learning to real-world problems. Whether you are an experienced R user or new to the language, Brett Lantz teaches you everything you need to uncover key insights, make new predictions, and visualize your findings.
In order to build robust deep learning systems, you’ll need to understand everything from how neural networks work to training CNN models. In this book, you’ll discover newly developed deep learning models, methodologies used in the domain, and their implementation based on areas of application.