El aprendizaje autom�tico est� invadiendo el mundo del software. Si quieres entender y trabajar la vanguardia del aprendizaje autom�tico, las redes neuronales y el aprendizaje profundo, esta segunda edici�n del bestseller Python Machine Learning, es tu libro. Modernizado y ampliado para incluir las tecnolog�as de c�digo abierto m�s recientes, como scikit-learn, Keras y TensorFlow, este manual proporciona el conocimiento pr�ctico y las t�cnicas necesarias para crear eficaces aplicaciones de aprendizaje autom�tico y aprendizaje profundo en Python. El conocimiento y la experiencia �nicos de Sebastian Raschka y Vahid Mirjalili presentan los algoritmos de aprendizaje autom�tico y aprendizaje profundo, antes de continuar con temas avanzados en an�lisis de datos. Combinan los principios te�ricos del aprendizaje autom�tico con un enfoque pr�ctico de codificaci�n para una comprensi�n completa de la teor�a del aprendizaje autom�tico y la implementaci�n con Python. Aprender�s a: Explorar y entender los frameworks clave para la ciencia de datos, el aprendizaje autom�tico y el aprendizaje profundo Formular nuevas preguntas sobre datos con modelos de aprendizaje autom�tico y redes neuronales Aprovechar el poder de las �ltimas librer�as de c�digo abierto de Python para aprendizaje autom�tico Dominar la implementaci�n de redes neuronales profundas con la librer�a de TensorFlow Incrustar modelos de aprendizaje autom�ticos en aplicacions web accesibles Predecir resultados objetivos continuos con an�lisis de regresi�n Descubrir patrones ocultos y estructuras en datos con agrupamientos Analizar im�genes mediante t�cnicas de aprendizaje profundo Profundizar en datos de medios sociales y textuales con el an�lisis de sentimientos

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