Aprendizaje automático. Introducción al aprendizaje profundo
Aprendizaje automático. Introducción al aprendizaje profundo
Desde la aparición de las computadoras, sus primeras tareas han sido resolver problemas difíciles para el ser humano y para ello se las ha programado con reglas formales y que funcionan para cada problema específico. El aprendizaje automático ha roto, en parte, este paradigma y ha permitido que muchos de estos problemas se solucionen sin que las máquinas sean programadas con algoritmos particulares, sino de manera general, a partir de la experiencia.Los algoritmos emulan la función del cerebro humano y se basan en el modelo de las redes neuronales. El aprendizaje profundo (deep learning) proporciona algoritmos de alto nivel que permiten tales caracterizaciones de manera automática y jerárquica. Este libro se centra en los dos modelos del aprendizaje profundo que han tenido gran impacto en la revolución de la inteligencia artificial: las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales recurrentes, cuyas aplicaciones serán comentadas y explicadas con ejemplos prácticos que incluyen su aplicación al campo médico, específicamente al estudio de la COVID-19.
Autor:
Carlos Véliz)
Características técnicas:
- Tamaño cerrado 170 x 240 cm
- 344 páginas interiores
- Tapa rústica
- Encuadernación lomo cuadrado
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Aprendizaje automático. Introducción al aprendizaje profundo
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