Aprendizaje Automático Profundo: 3 en 1 – Joe Grant [PDF]


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La inteligencia artificial se está infiltrando gradualmente en nuestras vidas y no habrá mejor momento que hoy para comprar un libro que lo equipará con los últimos conocimientos sobre modelos de aprendizaje profundo. Como otras personas, podría pensar que las grandes máquinas robóticas eventualmente se harán cargo de su trabajo y usted no hará nada. ¿Entonces, cuál es la solución? Aprende y acaba con la curiosidad. Sea el maestro y supere la incertidumbre.

A continuación, las predicciones se examinan detenidamente para identificar su exactitud. Si la precisión recibe comentarios positivos, el algoritmo de aprendizaje automático se entrena una y otra vez a través de la ayuda de un conjunto aumentado de entrenamiento de datos.

Las tareas de aprendizaje automático se dividen en varias categorías más amplias. El aprendizaje supervisado tiene como objetivo elaborar un modelo que sea matemáticode un conjunto de datos con las entradas y salidas deseadas. Semi-supervisadolearning tiene como objetivo llegar a modelos matemáticos de entrenamiento de datos incompleto. Se dará cuenta de que las entradas de muestra no se necesitan/desean la salida en tal caso.

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