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Ingeniería de Características para el Machine Learing Moderno con Scikit-Learn: Ciencia de Datos Avanzada y Aplicaciones Prácticas (Spanish Edition)
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Paperback
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- Este libro otorga acceso gratuito a nuestra plataforma de e-learning, que incluye:✅ Repositorio gratuito con todo el código utilizado en este libro ✅ Acceso a capítulos gratuitos de toda nuestra biblioteca de libros de programación publicados ✅ Soporte premium gratuito para clientes ✅ Y mucho más... Libera el poder de la ingeniería de características para el aprendizaje automático de vanguardiaTransforma datos brutos en características potentes. Esta guía esencial va más allá de lo básico, enseñándote cómo crear, optimizar y automatizar características que elevan los modelos de aprendizaje automático. Este libro equipa a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y profesionales de análisis con las habilidades para tomar decisiones impactantes basadas en datos.Por qué la ingeniería de características avanzada es esencialEn el aprendizaje automático, la calidad de los datos de entrada determina la calidad de las predicciones de salida. La ingeniería de características avanzada es la clave para descubrir patrones ocultos y obtener información significativa de tus datos, transformándolos en entradas estructuradas que impulsan el rendimiento del modelo. Este libro ofrece técnicas especializadas para crear y refinar características que se ajustan a tus datos específicos, mejorando la precisión de los modelos.Lo que descubrirás en el interiorEste libro cubre todas las etapas de la ingeniería de características avanzada, desde transformaciones fundamentales hasta pipelines automatizados y herramientas de vanguardia:Automatización de la preparación de datos con Pipelines de Scikit-Learn: Aprende a crear flujos de trabajo reproducibles y automatizados que manejan todo, desde el escalado y la codificación hasta la selección de características.Creación y transformación avanzada de características: Domina técnicas complejas como características polinomiales, términos de interacción y reducción de dimensionalidad, todo diseñado para mejorar la precisión del modelo.Estudios de caso específicos de la industria: Aplica técnicas de ingeniería de características a dominios del mundo real como salud, retail y segmentación de clientes, obteniendo información sobre cómo la ingeniería de características se adapta a diferentes campos.Herramientas modernas y automatización con AutoML: Explora herramientas AutoML como TPOT y Auto-sklearn para automatizar la selección de características y la optimización de modelos, permitiéndote concentrarte en las características de mayor impacto.Ingeniería de características para aprendizaje profundo: Descubre técnicas adaptadas para redes neuronales, incluyendo aumento de datos, embeddings y transformaciones de características que mejoran los flujos de trabajo de aprendizaje profundo. ¿Quién debería leer este libro?Ya seas un científico de datos experimentado o un principiante avanzado que busca desarrollar habilidades de vanguardia, este libro proporciona técnicas esenciales para el aprendizaje automático moderno. Es ideal para cualquiera que desee:Maximizar el rendimiento del modelo a través de la ingeniería de características impactante.Construir flujos de trabajo eficientes y reproducibles con Scikit-Learn.Explorar aplicaciones avanzadas en múltiples dominios. Eleva tus modelos con ingeniería de características avanzadaEste libro es más que una guía: es un conjunto de herramientas para crear las transformaciones de datos que impulsan modelos de alto rendimiento. Equípate con las últimas técnicas, herramientas y conocimientos para abordar con confianza los desafíos de la ciencia de datos del mundo real y desbloquear todo el potencial de tus proyectos de aprendizaje automático.
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