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El poder de los datos: del "big data" al aprendizaje profundo. [Eloi PUERTAS, y otros]. [Barcelona]: RBA Coleccionables, D.L. 2017 SDB 004.6 POD VICENTE CESTERO, Eloy, Alfonso MATEOS CABALLERO. Data Science y redes complejas: métodos y aplicaciones. Madrid: Editorial Universitaria Ramón Areces, D.L. 2017 SDB 004.6 VIC 2016
¿Sientes curiosidad por descubrir la revolucionaria tecnología que está dando forma a nuestro futuro y cambiar el mundo de hoy? Aprendizaje profundo es una parte del campo de la informática y un subconjunto de aprendizaje de máquina que significa que los sistemas informáticos pueden “aprender” sin supervisión, con datos que no están etiquetados o estructurado. Este e-book de O’Reilly, Aprendizaje automático reflexivo con Python: un enfoque basado en pruebas, ofrece ejercicios prácticos y ejemplos de código para aprender lo siguiente: Aspectos básicos del aprendizaje automático, incluidos el desarrollo basado en pruebas y algoritmos comunes, como redes neuronales, k vecinos más próximos y agrupación en clústeres. Aprendizaje profundo (en inglés, deep learning) es un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático (en inglés, machine learning) que intenta modelar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitecturas computacionales que admiten transformaciones no lineales múltiples e iterativas de datos expresados en forma matricial o tensorial. El aprendizaje profundo es un tema que cada vez adquiere mayor relevancia en el campo de la inteligencia artificial (IA).Siendo una subcategoría del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo trata del uso de redes neuronales para mejorar cosas tales como el reconocimiento de voz, la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural. GUÍA DE APRENDIZAJE DE PYTHON Alan Ignacio Sepulveda Rodriguez alan.ignacio300@gmail.com Índic
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Cáceres acoge la quinta edición de PyConES; la conferencia de Python más importante.
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