Introducción al Machine Learning con MATLAB

Valdemar Cuevas Jiménez, Erik

ISBN 10: 8426732828 / ISBN 13: 9788426732828

Edité par Marcombo, 2021

A propos de cet article

Idioma/Language: Español. El Machine Learning representa una herramienta importante para la exploración y la extracción de conocimiento. Su principal objetivo es construir modelos que permitan describir posibles patrones estructurales en la información a partir de los datos, con el objetivo de tomar decisiones o hacer predicciones. En la última década, el número de usuarios de Machine Learning ha crecido de forma espectacular, pero muchos han presentado grandes dificultades a la hora de generar un plan adecuado que les permita pasar de los conceptos fundamentales a la solución de problemas en sus áreas de interés. El objetivo de este libro es brindar una visión particular de los principales métodos de Machine Learning y de su implementación, es decir, proveer de los principales conceptos en los que se basan estos métodos y aplicarlos a problemas típicos del procesamiento de datos. El libro se fundamenta en MATLAB, el cual es considerado hoy en día como un estándar en la programación científica e industrial. MATLAB contiene, dentro de sus funciones, poderosos métodos numéricos que pueden ser adaptados a aplicaciones particulares. Bajo estas condiciones, el usuario puede estar más concentrado en la estructura de su aplicación que en la programación misma. Asimismo, el libro es el resultado de un desmantelamiento completo del plan de estudios estándar del Machine Learning en sus componentes más fundamentales, así como de un reensamblaje de esas piezas, cuidadosamente pulidas y organizadas. Contiene descripciones intuitivas y, a su vez, rigurosas de los conceptos imprescindibles para analizar información a partir de datos. Todo esto deviene en una lectura que le permitirá: - Entender los principales conceptos en los que se basa el Machine Learning. - Implementar los métodos de Machine Learning. - Usar los diferentes recursos online que incluyen código fuente y bases de datos. - Comprender las principales técnicas de programación con MATLAB orientadas a la implementación de aplicaciones de Machine Learning. Sin importar si tiene poca o mucha experiencia en programación, con este libro obtendrá las habilidades teóricas y prácticas para emplear el Machine Learning en su totalidad. Hágase con su ejemplar y descubra los detalles estructurales de la información de sus propios proyectos para predecir y manipular con precisión su comportamiento futuro. *** Nota: Los envíos a España peninsular, Baleares y Canarias se realizan a través de mensajería urgente. No aceptamos pedidos con destino a Ceuta y Melilla.

N° de réf. du vendeur 21007372

Détails bibliographiques

• Titre: Introducción al Machine Learning con MATLAB
• Éditeur: Marcombo
• Date de parution: 2021
• Langue: espagnol
• ISBN à 10 chiffres: 8426732828
• ISBN à 13 chiffres: 9788426732828
• Reliure: Couverture souple
• État de l'article: New

A propos de ce titre

Synopsis

El Machine Learning representa una herramienta importante para la exploración y la extracción de conocimiento. Su principal objetivo es construir modelos que permitan describir posibles patrones estructurales en la información a partir de los datos, con el objetivo de tomar decisiones o hacer predicciones. En la última década, el número de usuarios de Machine Learning ha crecido de forma espectacular, pero muchos han presentado grandes dificultades a la hora de generar un plan adecuado que les permita pasar de los conceptos fundamentales a la solución de problemas en sus áreas de interés. El objetivo de este libro es brindar una visión particular de los principales métodos de Machine Learning y de su implementación, es decir, proveer de los principales conceptos en los que se basan estos métodos y aplicarlos a problemas típicos del procesamiento de datos. El libro se fundamenta en MATLAB, el cual es considerado hoy en día como un estándar en la programación científica e industrial. MATLAB contiene, dentro de sus funciones, poderosos métodos numéricos que pueden ser adaptados a aplicaciones particulares. Bajo estas condiciones, el usuario puede estar más concentrado en la estructura de su aplicación que en la programación misma. Asimismo, el libro es el resultado de un desmantelamiento completo del plan de estudios estándar del Machine Learning en sus componentes más fundamentales, así como de un reensamblaje de esas piezas, cuidadosamente pulidas y organizadas. Contiene descripciones intuitivas y, a su vez, rigurosas de los conceptos imprescindibles para analizar información a partir de datos. Todo esto deviene en una lectura que le permitirá: - Entender los principales conceptos en los que se basa el Machine Learning. - Implementar los métodos de Machine Learning. - Usar los diferentes recursos online que incluyen código fuente y bases de datos. - Comprender las principales técnicas de programación con MATLAB orientadas a la implementación de aplicaciones de Machine Learning. Sin importar si tiene poca o mucha experiencia en programación, con este libro obtendrá las habilidades teóricas y prácticas para emplear el Machine Learning en su totalidad. Hágase con su ejemplar y descubra los detalles estructurales de la información de sus propios proyectos para predecir y manipular con precisión su comportamiento futuro.