El machine learning y la inteligencia artificial : 30 preguntas y respuestas sobre el aprendizaje automático y la IA.
Presenta treinta preguntas sobre aprendizaje automático e inteligencia artificial, desarrolladas mediante capítulos breves y autónomos en formato de pregunta y respuesta. Dirigido a lectores con conocimientos básicos o experiencia previa en aprendizaje automático o aprendizaje profundo, examina rede...
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| Main Author: | |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Format: | Book |
| Language: |
Spanish English |
| Published: |
[Lugar de publicación no identificado] :
2025
[Lugar de publicación no identificado] : Bogotá : 2025 |
| Edition: | Primera edición en español. |
| Notas Contenido: |
|
MARC
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|---|---|---|---|
| 003 | CO-BoSNA | ||
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| 082 | 0 | 4 | |a 006.31 |b R223m |2 23 |
| 100 | 1 | |a Raschka, Sebastian |e autor | |
| 240 | 1 | 0 | |a Machine learning Q and AI. |l Español |
| 245 | 1 | 3 | |a El machine learning y la inteligencia artificial : |b 30 preguntas y respuestas sobre el aprendizaje automático y la IA. |c Sebastian Raschka, ; traducción de Miguel Ángel Torres. |
| 250 | |a Primera edición en español. | ||
| 264 | 1 | |a [Lugar de publicación no identificado] : |b Marcombo, |c 2025 | |
| 264 | 1 | |a [Lugar de publicación no identificado] : |b Marcombo ; |a Bogotá : |b Alpha Editorial, |c 2025 | |
| 264 | 4 | |c ©2025 | |
| 300 | |a xxvii, 246 páginas : |b ilustraciones en blanco y negro ; |c 24 cm | ||
| 336 | |a texto |2 rdacontent | ||
| 337 | |a sin mediación |2 rdamedia | ||
| 338 | |a volumen |2 rdacarrier | ||
| 500 | |a Traducción de: Machine learning Q and AI : 30 essential questions and answers on machine learning and AI. | ||
| 505 | |a Incrustaciones, espacio latente y representaciones -- Aprendizaje autosupervisado -- Aprendizaje con pocos golpes -- La hipótesis del boleto de lotería -- Reducción del sobreajuste con datos -- Reducción del sobreajuste con modificaciones del modelo -- Paradigmas de la formación multi-GPU -- El éxito de los transformadores -- Modelos de IA generativa -- Fuentes de aleatoriedad -- Cálculo del número de parámetros -- Capas convolucionales y totalmente conectadas -- Conjuntos de formación grandes para transformadores de visión -- La hipótesis distribucional -- Aumento de datos para texto -- Autoatención -- Transformadores tipo codificador y decodificador -- Uso y afinación de transformadores con formación previa -- Evaluación de modelos de lenguaje grandes generativos -- Formación sin estado y con estado -- IA centrada en los datos -- Aceleración de la inferencia -- Cambios en la distribución de los datos -- Regresión de Poisson y ordinal -- Intervalos de confianza -- Intervalos de confianza y predicciones conformes -- Métricas adecuadas -- La k en la validación cruzada de k iteraciones -- Discordancia entre los conjuntos de formación y los de prueba -- Datos etiquetados limitados. | ||
| 520 | |a Presenta treinta preguntas sobre aprendizaje automático e inteligencia artificial, desarrolladas mediante capítulos breves y autónomos en formato de pregunta y respuesta. Dirigido a lectores con conocimientos básicos o experiencia previa en aprendizaje automático o aprendizaje profundo, examina redes neuronales, representaciones y espacios latentes, aprendizaje autosupervisado, sobreajuste, transformadores, inteligencia artificial generativa, visión informática, procesamiento del lenguaje natural, producción de modelos y evaluación del desempeño predictivo. Incluye temas avanzados como modelos de lenguaje grandes, transformadores de visión, aceleración de la inferencia, cambios en la distribución de los datos, intervalos de confianza y validación cruzada. Cada capítulo incorpora explicaciones, ilustraciones, ejercicios y, en algunos casos, referencias para ampliar el tema. La obra adopta un enfoque principalmente conceptual y no requiere desarrollar demostraciones matemáticas ni escribir código durante la lectura. | ||
| 521 | |a Recomendado para público especializado. |b Introducción del libro | ||
| 700 | 1 | |a Torres, Miguel Ángel |d Traductor | |
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