Diseño de sistemas de Machine Learning : un proceso iterativo para aplicaciones listas para funcionar / Chip Huyen ; [traduccion Miguel Ángel Torres].
Tipo de material:
TextoIdioma: Español Lenguaje original: Inglés Detalles de publicación: México : Marcombo, 2023Edición: 1a edDescripción: xv, 362 p. : il. ; fot. ; graf. ; 23 cmISBN: 9788426736956Tema(s): Machine learning | Software de aplicación -- Diseño | Cibernética | Sistemas autoorganizados -- Autómatas conscientes | Aprendizaje automáticoClasificación LoC:Q325.5 | H8918 2023Resumen: Los sistemas de aprendizaje automático, en inglés Machine Learning, implican el uso de métodos, algoritmos y procesos complejos que constan de muchos componentes diferentes; además, dependen de datos que varían considerablemente de un caso a otro. Con este libro aprenderá un método integral para diseñar sistemas de aprendizaje automático, fiables, escalables, fáciles de mantener y adaptables a los entornos dinámicos y a los requisitos empresariales. La autora Chip Huyen, cofundadora de Claypot AI, considera cada decisión de diseño en su contexto para determinar la manera como este puede ayudar a su sistema. Analiza desde cómo procesar y crear datos de formación, hasta qué atributos utilizar, con que frecuencia volver a formar los modelos y qué elementos supervisar. En el marco iterativo de este libro se utilizan estudios de casos reales respaldados por referencias amplias que le ayudarán a alcanzar sus objetivos. Así pues, gracias a esta lectura conocerá:' La ingeniería de datos y la elección de las métricas adecuadas para resolver un problema empresarial. '' La automatización del proceso de desarrollo, evaluación, instalación y actualización de los modelos. ' El desarrollo de un sistema de supervisión para detectar y resolver rápidamente los problemas que pueda encontrarse c
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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Libro
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Biblioteca Central Ensenada | Acervo General | Q325.5 H8918 2023 (Browse shelf(Abre debajo)) | 1 | Disponible | ENS098072 | |
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Libro
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Biblioteca Central Mexicali | Acervo General | Q325.5 H8918 2023 (Browse shelf(Abre debajo)) | 1 | Disponible | MXL124904 | |
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Biblioteca Central Mexicali | Acervo General | Q325.5 H8918 2023 (Browse shelf(Abre debajo)) | 2 | Disponible | MXL124905 |
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| Q325.5 G66 2016 Deep learning / | Q325.5 H37 2019 Machine learning pocket reference : working with structured data in python / | Q325.5 H8918 2023 Diseño de sistemas de Machine Learning : un proceso iterativo para aplicaciones listas para funcionar / | Q325.5 H8918 2023 Diseño de sistemas de Machine Learning : un proceso iterativo para aplicaciones listas para funcionar / | Q325.5 K45 2019 Deep learning / | Q325.5 K54 2022 Math for deep learning : what you need to know to understand neural networks / | Q325.5 K76 2020 Deep learning illustrated : a visual, interactive guide to artificial intelligence / |
Traducción de : Designing machine learning systems : an iterative process for production-ready applications.
Incluye referencias bibliográficas e índice.
Los sistemas de aprendizaje automático, en inglés Machine Learning, implican el uso de métodos, algoritmos y procesos complejos que constan de muchos componentes diferentes; además, dependen de datos que varían considerablemente de un caso a otro. Con este libro aprenderá un método integral para diseñar sistemas de aprendizaje automático, fiables, escalables, fáciles de mantener y adaptables a los entornos dinámicos y a los requisitos empresariales. La autora Chip Huyen, cofundadora de Claypot AI, considera cada decisión de diseño en su contexto para determinar la manera como este puede ayudar a su sistema. Analiza desde cómo procesar y crear datos de formación, hasta qué atributos utilizar, con que frecuencia volver a formar los modelos y qué elementos supervisar. En el marco iterativo de este libro se utilizan estudios de casos reales respaldados por referencias amplias que le ayudarán a alcanzar sus objetivos. Así pues, gracias a esta lectura conocerá:' La ingeniería de datos y la elección de las métricas adecuadas para resolver un problema empresarial. '' La automatización del proceso de desarrollo, evaluación, instalación y actualización de los modelos. ' El desarrollo de un sistema de supervisión para detectar y resolver rápidamente los problemas que pueda encontrarse c
Español.
