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El libro comienza con una descripción general de los distintos tipos de algoritmos de aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo. A continuación, los autores analizan las diversas técnicas de procesamiento de datos esenciales para el aprendizaje automático, como la limpieza de datos, la ingeniería de características y la selección de modelos: Técnica de predicción de valores continuos: Técnica para predecir valores objetivo categóricos: Una técnica para agrupar puntos de datos similares.Reducción de la dimensionalidad: Técnica para reducir el número de características de un conjunto de datos: Una técnica para evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático.El libro también incluye un capítulo sobre el aprendizaje profundo, que es un subcampo del aprendizaje automático que ha ganado popularidad en los últimos años.
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