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Carlos Véliz
Aprendizaje automático. Introducción al aprendizaje profundo
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50398Aprendizaje automático. Introducción al aprendizaje profundohttps://www.gandhi.com.mx/aprendizaje-automatico-introduccion-al-aprendizaje-profundo/phttps://gandhi.vtexassets.com/arquivos/ids/1819758/190d1bfa-3b98-45d0-9fbc-eb164744c5e8.jpg?v=638647408924100000645645MXNFondo Editorial de la Pontificia Universidad Católica del PerúInStock/Libros/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-19.51583Aprendizaje automático. Introducción al aprendizaje profundo645645https://www.gandhi.com.mx/aprendizaje-automatico-introduccion-al-aprendizaje-profundo/phttps://gandhi.vtexassets.com/arquivos/ids/1819758/190d1bfa-3b98-45d0-9fbc-eb164744c5e8.jpg?v=638647408924100000InStockMXN99999PO_FograTapa blanda1a Edición20209786123175887_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-19.9786123175887_Fondo Editorial de la Pontificia Universidad Católica del Perúimpresion_bajo_demanda9786123175887_9786123175887Carlos VélizEspañolMéxico2020-08-01T00:00:00+00:0034417.00000.585017.0000Fondo Editorial de la Pontificia Universidad Católica del Perú