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Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow: Conceptos, herramientas y tecnicas para construir sistemas inteligentes Paperback May
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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.
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O que se Destaca
Detalhes do produto
| Publisher | ANAYA MULTIMEDIA |
| Publication date | May 28, 2020 |
| Edition | ediciu00f3n |
| Language | Spanish |
| Print length | 800 pages |
| ISBN-10 | 8441542643 |
| ISBN-13 | 978-8441542648 |
| Item Weight | 2.87 pounds (1.3 kg) |
| Dimensions | 6.89 x 1.89 x 8.86 inches (17.5 x 4.8 x 22.5 cm) |
Quem Deverá Comprar?
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Beginners in ML
Ideal for those new to machine learning wanting a structured introduction to key concepts and tools.
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Data Scientists
Useful for data professionals seeking to enhance their skills in using Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow.
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Self-learners
Perfect for individuals looking to self-study at their own pace with practical examples and comprehensive explanations.
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Advanced Experts
Not suitable for seasoned professionals as it covers foundational concepts rather than advanced techniques.
DESCRIÇÃO DO PRODUTO
Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow: Conceptos, herramientas y tecnicas para construir sistemas inteligentes Paperback May 28, 2020
About This Item
Dive into the world of machine learning with "Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow." This comprehensive paperback book provides an in-depth understanding of machine learning concepts and techniques, making it the perfect resource for beginners. Whether you are a novice or have some experience in the field, this book is an essential tool for learning the ins and outs of scikit-learn, Keras, and TensorFlow. Written in Spanish, this invaluable resource is carefully crafted to help you build intelligent systems.
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Perguntas e respostas do cliente
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Computer Science Editorial Review
"Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow" is a comprehensive book that focuses on practical aspects of data science and machine learning. The author emphasizes the use of modern and widely used libraries such as TensorFlow 2, Keras, and Scikit-Learn. While the book may lack in-depth explanations of the mathematical foundations of machine learning, it provides clear and understandable examples that make it easy to follow for beginners in the field. The book covers a wide range of topics and is a valuable resource for those interested in learning machine learning. Customer Reception: - The book is praised for its clarity and ease of understanding, making it suitable for beginners in machine learning. - The examples provided in the book are Considered to be helpful and practical. - Some customers received the book in poor condition, with wet pages, which affected their reading experience. - The lack of color in the book's content is mentioned as a downside, as it could enhance the visual experience. - The price of the book is criticized for not being reflective of the quality of the text and images. Overall, "Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow" is a recommended resource for those looking to learn machine learning, with its practical approach and use of popular libraries. However, potential buyers should be aware of the possible issues with the book's physical condition and the lack of color in its content.
Avaliações e Classificações dos Clientes
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Prós
- Clear and understandable explanations for beginners.
- Practical examples that aid in learning.
- Covers a wide range of topics in machine learning.
Contras
- Some customers received the book in poor condition, with wet pages.
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Recursos e benefícios
- La edición actualizada de este libro es un best seller en la creación de sistemas inteligentes.
- Utiliza ejemplos concretos, teoría mínima y frameworks de Python.
- Los programadores sin experiencia pueden implementar programas de aprendizaje a partir de datos.
- Contiene técnicas actualizadas, ejercicios prácticos y está disponible en GitHub.
- Se ha actualizado a TensorFlow 2 y la versión más reciente de Scikit-Learn.
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