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Descifrando el código: Construyendo una base para la inteligencia Artificial
En el paisaje siempre cambiante de la tecnología, el Aprendizaje Automático (ML) se encuentra en la vanguardia, impulsando la innovación y remodelando la forma en que interactuamos con el mundo digital. "Descifrando el Código: Introducción al Aprendizaje Automático para Principiantes - Construyendo una Base para la Inteligencia Artificial" es tu clave para desentrañar los misterios de este campo transformador, diseñado para desmitificar conceptos complejos y allanar el camino para que los principiantes comprendan los fundamentos de laInteligencia Artificial (IA).
Al emprender este viaje, el primer capítulo sienta las bases al abordar la pregunta fundamental: ¿Qué es el Aprendizaje Automático? Exploramos sus raíces históricas, revelando su papel fundamental en nuestro presente y su importancia en la configuración del futuro. La narrativa transita sin problemas hacia el amplio ámbito de la IA, elucidando la intrincada conexión entre los dos dominios y cómo impregnan nuestras vidas diarias. Actúa como una brújula, guiando a los lectores a través del diverso paisaje de los tipos de aprendizaje automático, desde la orientación estructurada del aprendizaje supervisado hasta los territorios inexplorados del aprendizaje no supervisado y el proceso dinámico de toma de decisiones del aprendizaje por refuerzo. Ejemplos del mundo real iluminan cada tipo, proporcionando contextos tangibles para comprender sus aplicaciones.
Crucialmente, reconocemos que para navegar por el terreno del Aprendizaje Automático, es esencial contar con una competencia básica en los conceptos matemáticos subyacentes. Así, el Capítulo 4 se adentra en las matemáticas necesarias, desentrañando el Álgebra Lineal, el Cálculo y la Probabilidad Estadística, haciéndolos accesibles incluso para aquellos sin antecedentes matemáticos previos.
Al emprender este viaje, el primer capítulo sienta las bases al abordar la pregunta fundamental: ¿Qué es el Aprendizaje Automático? Exploramos sus raíces históricas, revelando su papel fundamental en nuestro presente y su importancia en la configuración del futuro. La narrativa transita sin problemas hacia el amplio ámbito de la IA, elucidando la intrincada conexión entre los dos dominios y cómo impregnan nuestras vidas diarias. Actúa como una brújula, guiando a los lectores a través del diverso paisaje de los tipos de aprendizaje automático, desde la orientación estructurada del aprendizaje supervisado hasta los territorios inexplorados del aprendizaje no supervisado y el proceso dinámico de toma de decisiones del aprendizaje por refuerzo. Ejemplos del mundo real iluminan cada tipo, proporcionando contextos tangibles para comprender sus aplicaciones.
Crucialmente, reconocemos que para navegar por el terreno del Aprendizaje Automático, es esencial contar con una competencia básica en los conceptos matemáticos subyacentes. Así, el Capítulo 4 se adentra en las matemáticas necesarias, desentrañando el Álgebra Lineal, el Cálculo y la Probabilidad Estadística, haciéndolos accesibles incluso para aquellos sin antecedentes matemáticos previos.
Book Details
- Publisher: Isabella Fernandez
- Publish Date: May 21st, 2024
- Pages: 162
- Language: Spanish
- Edition: undefined - undefined
- Dimensions: 9.00in - 6.00in - 0.35in - 0.50lb
- EAN: 9798869389558
- Categories: • Data Science - Machine Learning• Artificial Intelligence - Expert Systems