Sistemas de Aprendizaje Automático | Emilio Soria Olivas, Manuel Antonio Sánchez-montañes Isla , Ruth Gamero Cruz , Borja Castillo Caballero , Pe

El presente libro tiene una clara vocación didáctica, se dirige a todas las personas que quieren adentrarse en el apasionante campo del aprendizaje automático<br/>combinando la teórica con la práctica para que sea sencillo asimilar las explicaciones.<br/><br/>En esta obra se revisan los algoritmos más comunes y su implementación en Python. Comienza con una introducción a las claves que han impulsado nuestra sociedad hacia la era de los datos y explora cómo, mediante técnicas de aprendizaje automático, obtener partido a la inmensa cantidad de datos que hoy nos rodea. A continuación, se presenta el aprendizaje no supervisado con sus principales algoritmos y usos: agrupamiento, manifolds, reglas de asociación y algoritmos de detección de anomalías. Le sigue el aprendizaje supervisado; partiendo del<br/>modelo más simple, modelo lineal multivariante, se llega a las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Finalmente, finaliza con el aprendizaje profundo (gran parte de lo que denominamos Inteli