EL MACHINE LEARNING Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

EL MACHINE LEARNING Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

30 PREGUNTAS Y RESPUESTAS SOBRE EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y LA IA

RASCHKA, SEBASTIAN

34,50 €
IVA incluido
Disponible en 1 semana
Editorial:
MARCOMBO
Año de edición:
2024
Materia
Informática
ISBN:
978-84-267-3862-2
Edición:
1
34,50 €
IVA incluido
Disponible en 1 semana

Preámbulo xix
Agradecimientos xxi
Introducción xxiii

PARTE I: REDES NEURONALES Y APRENDIZAJE PROFUNDO
Capítulo 1: Incrustaciones, espacio latente y representaciones 3
Capítulo 2: Aprendizaje autosupervisado 9
Capítulo 3: Aprendizaje con pocos golpes 15
Capítulo 4: La hipótesis del boleto de lotería 19
Capítulo 5: Reducción del sobreajuste con datos 23
Capítulo 6: Reducción del sobreajuste con modificaciones del modelo 29
Capítulo 7: Paradigmas de la formación multi-GPU 37
Capítulo 8: El éxito de los transformadores 43
Capítulo 9: Modelos de IA generativa 49
Capítulo 10: Fuentes de aleatoriedad 59

PARTE II: VISIÓN INFORMÁTICA
Capítulo 11: Cálculo del número de parámetros 69
Capítulo 12: Capas convolucionales y totalmente conectadas 75
Capítulo 13: Conjuntos de formación grandes para transformadores de visión 79

PARTE III: PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL
Capítulo 14: La hipótesis distribucional 89
Capítulo 15: Aumento de datos para texto 93
Capítulo 16: Autoatención 99
Capítulo 17: Transformadores tipo codificador y decodificador 105
Capítulo 18: Uso y afinación de transformadores con formación previa 113
Capítulo 19: Evaluación de modelos de lenguaje grandes generativos 127

PARTE IV: PRODUCCIÓN E INSTALACIÓN
Capítulo 20: Formación sin estado y con estado 139
Capítulo 21: IA centrada en los datos 143
Capítulo 22: Aceleración de la inferencia 147
Capítulo 23: Cambios en la distribución de los datos 153

PARTE V: DESEMPEÑO PREDICTIVO Y EVALUACIÓN DE LOS MODELOS
Capítulo 24: Regresión de Poisson y ordinal 161
Capítulo 25: Intervalos de confianza 163
Capítulo 26: Intervalos de confianza y predicciones conformes 173
Capítulo 27: Métricas adecuadas 181
Capítulo 28: La k en la validación cruzada de k iteraciones 187
Capítulo 29: Discordancia entre los conjuntos de formación y los de prueba 193
Capítulo 30: Datos etiquetados limitados 197
Epílogo 209
Apéndice: Respuestas a los ejercicios 211

Si está listo para aventurarse más allá de los conceptos introductorios e indagar en el aprendizaje automático, en el aprendizaje profundo y en la inteligencia artificial (IA), el formato de preguntas y respuestas que presenta el libro El Machine Learning y la IA le facilitará mucho las cosas. Nacido de las cuestiones que a menudo se plantea el autor, Sebastián Raschka, este libro muestra un método directo y sin rodeos para acercarle a temas avanzados, que presenta de forma rápida y accesible. Cada capítulo es breve y autónomo, y aborda una cuestión fundamental de la IA, desvelándola con explicaciones claras, diagramas y ejercicios prácticos. En esta lectura encontrará: CAPÍTULOS CONCISOS: Las preguntas clave de la IA se responden de forma sencilla y las ideas complejas se desglosan en piezas fáciles de digerir. GAMA AMPLIA DE TEMAS: Raschka cubre temas que van desde la arquitectura de las redes neuronales y la evaluación de los modelos hasta la visión informática y el procesamiento del lenguaje natural. USOS PRÁCTICOS: Conocerá técnicas para mejorar el rendimiento de los modelos, afinar modelos grandes y mucho más. También aprenderá a: ' Gestionar las distintas fuentes de aleatoriedad en la formación de redes neuronales ' Diferenciar entre arquitecturas de codificador y decodificador en modelos de lenguaje grandes ' Reducir el sobreajuste con modificaciones de datos y modelos ' Construir intervalos de confianza para clasificadores y optimizar los modelos con datos etiquetados limitados ' Elegir entre paradigmas distintos de formación multi-GPU y tipos diferentes de modelos de IA generativa ' Comprender las métricas de rendimiento para el procesamiento del lenguaje natural ' Dar sentido a los sesgos inductivos en los transformadores de visión Si busca el recurso perfecto para mejorar su comprensión del aprendizaje automático, El Machine Learning y la IA le ayudará a avanzar fácilmente en este camino. ACERCA DEL AUTOR Sebastián Raschka, PhD, es un investigador de aprendizaje automático y educador en inteligencia artificial de Lightning AI, entusiasta por hacer que la inteligencia artificial sea más accesible. El Dr. Raschka, exprofesor asistente de estadística en la Universidad de Wisconsin-Madison, donde se especializó en investigación del aprendizaje automático, es el autor de los libros Python Machine Learning y Machine Learning con PyTorch y Scikit-Learn, ambos publicados en español en Marcombo. Encontrará más información sobre sus proyectos en: https://sebastianraschka.com.

Artículos relacionados

  • BIO-INSPIRED COMPUTATION ND APPLICATION IN IMAGE PROCESSING
    YANG, X. / PAPA, J.
    Bio-Inspired Computation and Applications in Image Processing summarizes the latest developments in bio-inspired computation in image processing, focusing on nature-inspired algorithms that are linked with deep learning, such as ant colony optimization, particle swarm optimization, and bat and firefly algorithms that have recently emerged in the field.In addition to documenting...
    Queda 1 en Stock

    167,96 €

  • PROGRAMACIÓN CON MBLOCK
    Queda 1 en Stock

    29,95 €

  • CURSO DE MEDIA MANAGEMENT
    CANDELA, J.
    Curso de Media Management muestra, paso a paso, el uso de los frameworks más avanzados en la gestión de medios de comunicación digitales. Aprenderás, de forma práctica y con multitud de ejemplos, técnicas avanzadas que te permitirán alcanzar tus objetivos de audiencia y negocio. Conocerás en profundidad los problemas a los que se enfrentan los medios, la necesidad de definir un...
    Disponible en 1 semana

    24,95 €

  • REWIRED. LA GUIA DE MCKINSEY PARA SUPERAR A LA
    LAMARRE, ERIC / SMAJE, KATE / ZEMMEL, RODNEY
    La forma en que las empresas navegan por el mundo de la tecnología para obtener una ventaja competitiva es el desafío de negocio que define nuestro tiempo. No se trata de un viaje fácil. Como dijo un CEO: «Podemos encontrar lo digital en toda nuestra empresa, excepto en la cuenta de resultados». Para que lo digital y la IA alcancen su potencial, los ejecutivos deben estar prepa...
    Disponible en 1 semana

    37,95 €

  • EL MACHINE LEARNING Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
    RASCHKA, SEBASTIAN
    Si está listo para aventurarse más allá de los conceptos introductorios e indagar en el aprendizaje automático, en el aprendizaje profundo y en la inteligencia artificial (IA), el formato de preguntas y respuestas que presenta el libro El Machine Learning y la IA le facilitará mucho las cosas. Nacido de las cuestiones que a menudo se plantea el autor, Sebastián Raschka, este ...
    Disponible en 1 semana

    34,50 €

  • SCRATCH 3 PROGRAMACION CREATIVA
    CLAUDIO PEÑA
    Esta obra está diseñada para quienes desean aprender a programar de manera práctica y divertida, utilizando Scratch 3. Con un enfoque completamente práctico y un lenguaje claro y didáctico este librote guía de forma progresiva en el dominio de este entorno de programación visual. Esta obra está dividida en dos partes: En la Parte 1 explorarás los conceptos básicos de Scratch 3,...
    Disponible en 1 semana

    22,90 €