Introducción al aprendizaje automático con Orange

Introducción al aprendizaje automático con Orange
Author: José Manuel Casas
Publisher: Marcombo
Total Pages: 223
Release: 2024-04-22
Genre: Computers
ISBN: 8426738540

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Aprender acerca de la inteligencia artificial (IA) y hacer realidad sus primeros modelos ahora es más fácil que nunca. Introducción al aprendizaje automático con Orange le guiará en este camino a través de una de las herramientas de software de código abierto más potentes de la actualidad, Orange Data Mining. En este libro encontrará una explicación detallada sobre Orange Data Mining, una plataforma que proporciona un entorno visual y de programación para la exploración, representación gráfica y análisis de datos. A través de un enfoque basado en componentes, este software le permitirá construir flujos de trabajo analíticos personalizados mediante la conexión de diferentes widgets para realizar tareas específicas. Apto para aficionados, curiosos y expertos por igual, este libro no solo cubre los fundamentos de la IA, sino que también le invita a sumergirse en la programación de modelos de IA por su cuenta, aprovechando una comunidad activa que constantemente enriquece Orange con nuevas capacidades y funcionalidades. Gracias a la lectura de este libro: •Aprenderá a usar el entorno de trabajo de Orange. •Comprenderá los principios del análisis de datos y su visualización. •Dominará los conceptos fundamentales del aprendizaje automático. •Será capaz de desarrollar sus propios modelos de inteligencia artificial. Únase a este viaje para explorar, aprender y crear con inteligencia artificial, mientras fomenta la colaboración y la innovación dentro de una comunidad de código abierto en constante crecimiento. Este libro es la puerta de entrada a un mundo donde la tecnología punta está al alcance de su mano. No lo deje escapar, transforme su comprensión de los datos y sus habilidades en IA.

Introducción al aprendizaje automático con Orange

Introducción al aprendizaje automático con Orange
Author: José Manuel Casas
Publisher:
Total Pages: 0
Release: 2024
Genre:
ISBN: 9788426738257

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Aprender acerca de la inteligencia artificial (IA) y hacer realidad sus primeros modelos ahora es más fácil que nunca. Introducción al aprendizaje automático con Orange le guiará en este camino a través de una de las herramientas de software de código abierto más potentes de la actualidad, Orange Data Mining. En este libro encontrará una explicación detallada sobre Orange Data Mining, una plataforma que proporciona un entorno visual y de programación para la exploración, representación gráfica y análisis de datos. A través de un enfoque basado en componentes, este software le permitirá construir flujos de trabajo analíticos personalizados mediante la conexión de diferentes widgets para realizar tareas específicas. Apto para aficionados, curiosos y expertos por igual, este libro no solo cubre los fundamentos de la IA, sino que también le invita a sumergirse en la programación de modelos de IA por su cuenta, aprovechando una comunidad activa que constantemente enriquece Orange con nuevas capacidades y funcionalidades. Gracias a la lectura de este libro: ' Aprenderá a usar el entorno de trabajo de Orange. ' Comprenderá los principios del análisis de datos y su visualización. ' Dominará los conceptos fundamentales del aprendizaje automático. ' Será capaz de desarrollar sus propios modelos de inteligencia artificial. Únase a este viaje para explorar, aprender y crear con inteligencia artificial, mientras fomenta la colaboración y la innovación dentro de una comunidad de código abierto en constante crecimiento. Este libro es la puerta de entrada a un mundo donde la tecnología punta está al alcance de su mano. No lo deje escapar, transforme su comprensión de los datos y sus habilidades en IA.

Introducción al Aprendizaje Automático: Guía Simplificada para Principiantes

Introducción al Aprendizaje Automático: Guía Simplificada para Principiantes
Author: LucieArt
Publisher: Selfpublishing
Total Pages: 39
Release: 2024-08-29
Genre: Computers
ISBN:

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"Introducción al Aprendizaje Automático: Guía Simplificada para Principiantes" es el recurso ideal para quienes desean adentrarse en el fascinante mundo del aprendizaje automático sin complicaciones. Este libro de 20 páginas ofrece una explicación clara y accesible de los fundamentos del aprendizaje automático, permitiendo a los lectores comprender los conceptos esenciales y su aplicación práctica en un formato conciso. Desde la definición básica del aprendizaje automático hasta los algoritmos más comunes y las herramientas útiles, esta guía está diseñada para principiantes que buscan iniciar su viaje en el campo de la inteligencia artificial y la ciencia de datos. Explora temas como los tipos de aprendizaje automático, la evaluación de modelos y las aplicaciones prácticas en industrias como finanzas, salud, marketing y transporte. Con esta guía, aprenderás a manejar conceptos complejos con facilidad y a aplicar el aprendizaje automático en proyectos reales. Ideal para estudiantes, profesionales y entusiastas de la tecnología, este libro es una puerta de entrada a un campo en constante evolución, ofreciendo una base sólida para quienes desean explorar y aprovechar el potencial del aprendizaje automático en sus carreras y proyectos.

Aprendizaje automático

Aprendizaje automático
Author: Carlos Veliz Capuñay
Publisher:
Total Pages:
Release: 2020
Genre: Machine learning
ISBN: 9786123175962

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Aprendizaje automático

Aprendizaje automático
Author: Carlos Véliz Capuñay
Publisher:
Total Pages: 0
Release: 2023
Genre:
ISBN: 9786123178826

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Introduction to Machine Learning

Introduction to Machine Learning
Author: Shan-e-Fatima
Publisher: Blue Rose Publishers
Total Pages: 189
Release: 2023-09-25
Genre: Education
ISBN:

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With the use of machine learning (ML), which is a form of artificial intelligence (AI), software programmers may predict outcomes more accurately without having to be explicitly instructed to do so. In order to forecast new output values, machine learning algorithms use historical data as input. Machine learning is frequently used in recommendation engines. Business process automation (BPA), predictive maintenance, spam filtering, malware threat detection, and fraud detection are a few additional common uses. Machine learning is significant because it aids in the development of new goods and provides businesses with a picture of trends in consumer behavior and operational business patterns. For many businesses, machine learning has emerged as a key competitive differentiation. The fundamental methods of machine learning are covered in the current book.

Pattern Recognition and Machine Learning

Pattern Recognition and Machine Learning
Author: Christopher M. Bishop
Publisher: Springer
Total Pages: 0
Release: 2016-08-23
Genre: Computers
ISBN: 9781493938438

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This is the first textbook on pattern recognition to present the Bayesian viewpoint. The book presents approximate inference algorithms that permit fast approximate answers in situations where exact answers are not feasible. It uses graphical models to describe probability distributions when no other books apply graphical models to machine learning. No previous knowledge of pattern recognition or machine learning concepts is assumed. Familiarity with multivariate calculus and basic linear algebra is required, and some experience in the use of probabilities would be helpful though not essential as the book includes a self-contained introduction to basic probability theory.

Developments and Advances in Defense and Security

Developments and Advances in Defense and Security
Author: Álvaro Rocha
Publisher: Springer
Total Pages: 415
Release: 2018-04-05
Genre: Technology & Engineering
ISBN: 3319786059

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This book includes a selection of articles from The 2018 Multidisciplinary International Conference of Research Applied to Defense and Security (MICRADS’18), held in Salinas, Peninsula de Santa Elena, Ecuador, from April 18 to 20, 2018. MICRADS is an international forum for researchers and practitioners to present and discuss the most recent innovations, trends, results, experiences and concerns in the various areas of defense and security, together with their technological development and applications. The main topics covered are: Information and Communication Technology in Education; Computer Vision in Military Applications; Engineering Analysis and Signal Processing; Cybersecurity and Cyberdefense; Maritime Security and Safety; Strategy, Geopolitics and Oceanopolitics; Defense planning; Leadership (e-leadership); Defense Economics; Defense Logistics; Health Informatics in Military Applications; Simulation in Military Applications; Computer Networks, Mobility and Pervasive Systems; Military Marketing; Military Physical Training; Assistive Devices and Wearable Technology; Naval and Military Engineering; Weapons and Combat Systems; Operational Oceanography. The book is aimed at all those dealing with defense and security issues, including practitioners, researchers and teachers as well as undergraduate, graduate, master’s and doctorate students.

Teaching Translation from Spanish to English

Teaching Translation from Spanish to English
Author: Allison Beeby Lonsdale
Publisher: University of Ottawa Press
Total Pages: 280
Release: 1996
Genre: Education
ISBN: 077660399X

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While many professional translators believe the ability to translate is a gift that one either has or does not have, Allison Beeby Lonsdale questions this view. In her innovative book, Beeby Lonsdale demonstrates how teachers can guide their students by showing them how insights from communication theory, discourse analysis, pragmatics, and semiotics can illuminate the translation process. Using Spanish to English translation as her example, she presents the basic principles of translation through 29 teaching units, which are prefaced by objectives, tasks, and commentaries for the teacher, and through 48 task sheets, which show how to present the material to students. Published in English.

Hands-On Machine Learning with R

Hands-On Machine Learning with R
Author: Brad Boehmke
Publisher: CRC Press
Total Pages: 374
Release: 2019-11-07
Genre: Business & Economics
ISBN: 1000730433

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Hands-on Machine Learning with R provides a practical and applied approach to learning and developing intuition into today’s most popular machine learning methods. This book serves as a practitioner’s guide to the machine learning process and is meant to help the reader learn to apply the machine learning stack within R, which includes using various R packages such as glmnet, h2o, ranger, xgboost, keras, and others to effectively model and gain insight from their data. The book favors a hands-on approach, providing an intuitive understanding of machine learning concepts through concrete examples and just a little bit of theory. Throughout this book, the reader will be exposed to the entire machine learning process including feature engineering, resampling, hyperparameter tuning, model evaluation, and interpretation. The reader will be exposed to powerful algorithms such as regularized regression, random forests, gradient boosting machines, deep learning, generalized low rank models, and more! By favoring a hands-on approach and using real word data, the reader will gain an intuitive understanding of the architectures and engines that drive these algorithms and packages, understand when and how to tune the various hyperparameters, and be able to interpret model results. By the end of this book, the reader should have a firm grasp of R’s machine learning stack and be able to implement a systematic approach for producing high quality modeling results. Features: · Offers a practical and applied introduction to the most popular machine learning methods. · Topics covered include feature engineering, resampling, deep learning and more. · Uses a hands-on approach and real world data.