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Este libro sobre aprendizaje automático está pensado para estudiantes e investigadores, ya que abarca temas de actualidad y proporciona fundamentos teóricos, herramientas conceptuales y aplicaciones prácticas. Introduce herramientas y conceptos teóricos innovadores, abordando cuestiones complejas y áreas de investigación en curso. El libro abarca técnicas avanzadas de aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo, con ejemplos prácticos para mayor claridad. Cada capítulo se basa en conocimientos fundamentales, comenzando con los principios básicos en el capítulo 1 y una visión general de los datos y las estadísticas en el capítulo 2. Los capítulos 3 y 4 exploran el aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado. Los capítulos 3 y 4 exploran algoritmos y aplicaciones de aprendizaje supervisado y no supervisado. El Capítulo 5 introduce el aprendizaje por refuerzo, el Capítulo 6 se centra en la evaluación y selección de modelos y el Capítulo 7 examina el ajuste de hiperparámetros y las estrategias de selección de modelos. El capítulo 8 analiza técnicas avanzadas de aprendizaje supervisado, como los métodos ensemble y el aprendizaje autosupervisado. El objetivo del libro es dotar a los lectores de un conocimiento profundo del aprendizaje automático, asumiendo unos conocimientos básicos de estadística, probabilidad y análisis de algoritmos, y hace hincapié en las pruebas y los fundamentos teóricos.
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