Tres libros para celebrar el Día del Libro aprendiendo sobre Machine Learning

Hoy es el día del libro. Qué mejor manera de celebrar este día que recomendar tres libros esenciales sobre Aprendizaje Automático y Machine Learning. Unos libros que son adecuados tanto para introducirse en el campo como para profundizar en temas más avanzados. Además, todos ellos, a pesar de estar escritos originalmente en inglés, cuentan con traducciones al español que los hace más accesibles

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1. “Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow” de Aurélien Géron

La lista comienza con una referencia en el campo: “Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow” de Aurélien Géron. Un texto de referencia que ya va por su tercera edición. En este libro, Aurélien Géron nos lleva de la mano a través de un viaje fascinante por el vasto mundo del aprendizaje automático. Partiendo de los fundamentos del Machine Learning hasta llegar a las redes neuronales y el aprendizaje profundo (Deep Learning). Cubriendo todas las principales técnicas necesarias para convertirse en un experto en el campo.

El libro destaca por su enfoque práctico, explicando cómo construir y entrenar modelos de Machine Learning utilizando las herramientas de referencia hoy en día: Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. Lo que se consigue a través de ejemplos prácticos e interesantes proyectos. Con los que se aprende a resolver problemas del mundo real y a dominar las habilidades necesarias para trabajar y destacar en el campo del Machine Learning.

2. “Deep learning generativo” de David Foster

Los modelos generativos están de moda, por lo que en esta recomendación no puede faltar el texto de referencia de David Foster: “Deep learning generativo”. Siendo una lectura imprescindible para aquellos que desean aprender sobre este campo. El libro aborda una de las áreas más prometedoras dentro del Machine Learning, ofreciendo una visión completa de los modelos generativos y su amplia gama de aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural y la generación de imágenes.

Con un enfoque en el aprendizaje profundo y las redes neuronales, el autor explora una variedad de técnicas y arquitecturas, desde las redes generativas adversarias (GANs) hasta los autoencoders variaciones, proporcionando una comprensión profunda de los principios subyacentes y las aplicaciones prácticas de estos modelos. Lo que Foster consigue mediante el uso de ejemplos y casos de estudio. Guiando al lector en un viaje hacia la comprensión e implementación de modelos generativos.

3. “Machine Learning con PyTorch y Scikit-Learn” de Sebastian Raschka

Finalizamos esta pequeña lista con uno de los últimos libros de Sebastian Raschka. Una introducción al Machine Learning con dos de las bibliotecas más populares en Python: PyTorch y Scikit-Learn.

Mediante explicaciones claras y ejemplos prácticos, Raschka guía al lector a través de los fundamentos y las principales técnicas empleadas en el campo del Aprendizaje Automático. Abordando las áreas de aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje profundo. Haciendo esto a través de un enfoque en las aplicaciones prácticas de los modelos. Siendo un libro ideal para aquellos que desean aprender a implementar algoritmos con las últimas herramientas.

Conclusiones

Estos tres libros, de los cuales existe traducción al español, se pueden adquirir las habilidades para iniciarse y profundizar en el mundo del Aprendizaje Automático. Unas excelentes opciones para comprar en el Día del Libro.

Imagen de Free-Photos en Pixabay