La inteligencia-artificial/" class="es-tm-autolink">Inteligencia Artificial (IA) es la tecnología emergente y disruptiva más nueva entre diversos negocios, industrias y sectores. Este libro demuestra proyectos de IA en Python, cubriendo las técnicas modernas que conforman el mundo de la IA. Este libro comienza con la construcción de su primer modelo de predicción utilizando el popular Python. biblioteca, scikit-learn. Comprenderá cómo construir un clasificador utilizando una máquina eficaz. Técnicas de aprendizaje: bosque aleatorio y árboles de decisión. Con interesantes proyectos sobre predicción especies de aves, análisis de datos de desempeño de los estudiantes, identificación de géneros de canciones y spam detección, aprenderá los fundamentos y diversos algoritmos y técnicas que fomentar el desarrollo de este tipo de aplicaciones inteligentes.
También entenderás el aprendizaje profundo. y el mecanismo de red neuronal a través de estos proyectos con el uso de la biblioteca Keras. Al final de este libro, estará seguro de poder crear sus propios proyectos de IA con Python. y prepárate para asumir contenido más avanzado a medida que avanzas. para quien es este libro Este libro está dirigido a desarrolladores de Python que quieran dar su primer paso en el mundo de lo artificial. inteligencia mediante proyectos fáciles de seguir.
Conocimientos prácticos básicos de Python. Se espera programación para que puedas jugar con el código. Qué cubre este libro $IBQUFS, Creación de sus propios modelos de predicción, presenta clasificaciones y técnicas para evaluación, y luego explica los árboles de decisión, seguido de un proyecto de codificación en el que Se construye un predictor del desempeño de los estudiantes. $IBQUFS, Predicción con bosques aleatorios, analiza bosques aleatorios y los utiliza en un Proyecto de codificación para clasificar especies de aves. $IBQUFS, Aplicaciones para la clasificación de comentarios, presenta el procesamiento de texto y la técnica de la bolsa de palabras. Luego muestra cómo se puede utilizar esta técnica para construir un detector de spam para Comentarios de YouTube. A continuación, aprenderá sobre el sofisticado modelo Word2Vec y practíquelo con un proyecto de codificación que detecte productos, restaurantes y productos positivos y negativos. críticas de cine.