La inteligencia artificial ha estado creciendo exponencialmente desde su aparición, y con la idea de que aprendas un poco más acerca de este tema, preparamos una variada colección de libros gratis machine learning en formato PDF.
El machine learning es una rama de la Inteligencia Artificial, que por medio de algoritmos le proporciona a los computadores la capacidad de detectar e identificar patrones dentro de datos masivos, para generar pronósticos o análisis predictivos.
Esta disciplina de la IA se considera como un campo científico, y trabaja con información en forma de palabras, números, estadísticas, imágenes, entre muchos otros.
Para el desarrollo de estos algoritmos se emplean lenguajes de programación diversos tales como Python, C ++, R, Java, JavaScript, C #, Julia, TypeScript, Shell y Scala.
Puedes sumergirte en este tema de gran interés y actualidad, leyendo cualquiera de nuestros más de 60 materiales entre libros y artículos gratis machine learning en formato PDF.
Libros de Machine Learning
Machine Learning, una pieza clave en la transformación de los modelos de negocio
Management Solutions
Introducción a Machine Learning (Presentación)
Sitio oficial de la República Oriental del Uruguay
Aplicación de técnicas de machine learning a la detección de ataques
José Manuel Rodríguez Rama
Introducción a Machine Learning para Seguridad Informática (Presentación)
Frans van Dunné
El machine learning a través de los tiempos, y los aportes a la humanidad
Denniye Hinestroza Ramírez
10 malentendidos sobre el machine learning (Articulo)
Agencia Española de Protección de Datos
Cómo comenzar con Machine Learning: consejos de expertos de vanguardia (Articulo)
Larry Pizette
Libros de Algoritmos en Machine Learning
En el mundo del machine learning, los algoritmos son una parte esencial del proceso de aprendizaje automático, y su comprensión puede ser fundamental para desarrollar soluciones innovadoras en diferentes áreas.
Los algoritmos en el machine learning son una serie de pasos definidos que permiten a las máquinas aprender a partir de datos y mejorar su desempeño con el tiempo.
Si estás interesado en aprender más sobre este tema, te invitamos a explorar nuestra selección de libros y artículos gratuitos de algoritmos en machine learning.
Algoritmo de Aprendizaje para Redes Bayesianas de Nodos Temporales
Pablo Francisco Hernández Leal
Aprendizaje no supervisado y el algoritmo wake-sleep en redes neuronales
Norma Pelaez Chavez
Algoritmos de Aprendizaje Supervisado en la Clasificación de Exoplanetas en Python
Johans González Cangrejo
Algoritmos de Boosting para Modelos de Clasificacion y Regresion Lineal
Nicol´as Rugeles Ospina
Uso de algoritmos de aprendizaje automático aplicados a bases de datos genéticos
Rosario Gago Utrera
Algoritmos de aprendizaje supervisado utilizando datos de monitoreo de condiciones
Alexander Huertas Mora
Árboles de Regresión. Algunos algoritmos y extensiones a métodos de consenso.
David Gonzalo Ejea Carbonell
Uso de algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de energía eléctrica facturada
Yajure Ramírez, César
Clasificadores bayesianos. El algoritmo Naïve Bayes (Articulo)
Constantino Malagón Luque
Aplicación de algoritmos de Machine Learning para la predicción del beneficio por cliente a partir de métricas de Google Analytics
D. Pablo Eliseo Gonzalo Fuentes
Algoritmos de clustering y aprendizaje autom´atico aplicados a Twitter
Eric-Joel Blanco-Hermida Sanz
Libros de Aprendizaje Supervisado y no Supervisado
Dentro del machine learning, existen dos tipos de aprendizaje que son fundamentales: el aprendizaje supervisado y el no supervisado. El primero, es aquel en el que se cuenta con un conjunto de datos etiquetados que permiten a la máquina asociar patrones y aprender a partir de ellos.
Por otro lado, el aprendizaje no supervisado se utiliza cuando no se cuenta con datos etiquetados y se busca que la máquina pueda identificar patrones y estructuras en los datos de manera autónoma.
No pierdas la oportunidad de explorar el fascinante mundo del aprendizaje supervisado y no supervisado en machine learning con los siguientes libros y artículos disponibles para ti.
Una revisión sobre aprendizaje no supervisado de métricas de distancia
Isabel Cristina Pérez Verona,Leticia Arco García
Los métodos de aprendizaje automático supervisado en la clasificación textual según el grado de especialización
Sergio Rodríguez-Tapia,Sergio Rodríguez-Tapia
Libros de Aprendizaje Profundo
El aprendizaje profundo es una técnica de machine learning que utiliza redes neuronales artificiales para aprender a partir de grandes conjuntos de datos y mejorar su capacidad de realizar tareas complejas.
Este se ha vuelto cada vez más popular en los últimos años debido a su capacidad para abordar problemas complejos en diferentes áreas, desde la medicina hasta la robótica.
De igual forma, ha permitido avances significativos en áreas como el reconocimiento de voz y la visión por computadora. Puedes ampliar la información sobre este tema con los siguientes libros y artículos de aprendizaje profundo.
Libros de Redes Neuronales
Las redes neuronales son sistemas computacionales que se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y se utilizan para aprender a partir de grandes conjuntos de datos y realizar tareas complejas de manera automatizada.
Se utilizan comúnmente en áreas como la visión por computadora, el procesamiento de lenguaje natural y la robótica. Además, las redes neuronales profundas han permitido avances significativos en el campo del aprendizaje profundo.
Si deseas obtener más información, te invitamos a darle un vistazo a los siguientes libros y artículos de redes neuronales que hemos localizado para ti en formato PDF.
Estudio de los principales tipos de redes neuronales y las herramientas para su aplicación
Eva Cristina Andrade Tepán
Introduccion a los metodos Deep Learning basados en Redes Neuronales
Edward Joseph Velo Fuentes
Nuevo Modelo de Red Neuronal para Aprendizaje Supervisado Basado en Aprendizaje por Refuerzo con Valores de Influencia
André Mauricio Valdivia Ballesteros
Desarrollo de redes neuronales para resolución de problemas de estructuras
Víctor Pastor Ruiz
Machine Learning: Modelos Ocultos de Markov (HMM) y Redes Neuronales Artificiales (ANN)
Juan Tornero Lucas
Y bien, esta fue nuestra colección de libros de Machine Learning en formato PDF. Esperamos que te haya gustado y encuentres tu próximo libro!
Si te fue útil este listado no olvides compartirlo en tus principales redes sociales. Recuerda que «Compartir es Construir».
¿Quieres libros de Informática en formato PDF?
Libros de Informática
| Libros de Comercio Electrónico
| Libros de Computación Cuántica
| Libros de Ingeniería de Software
| Libros de Inteligencia Artificial
| Libros de Internet de las Cosas
| Libros de Metodologías Ágiles
| Libros de Realidad Virtual y Aumentada
| Libros de Redes Informáticas
| Libros de Seguridad Informática
| Libros de Sistemas Operativos
