Machine Learning in Python: Essential Techniques for Predictive Analysis

Machine Learning in Python: Essential Techniques for Predictive Analysis

La extracción de información útil a partir de datos está cambiando la estructura de los negocios modernos en formas que afectan directamente a los programadores. Una forma es la demanda para los nuevos conocimientos de programación. Los analistas de mercado predicen que la demanda de las personas con con conocimientos de estadísticas avanzadas y habilidades de aprendizaje automático superarán la oferta por 140.000 a 190.000 en 2018. Eso significa buenos salarios y una amplia selección de interesantes proyectos para los que tienen las habilidades requeridas. Otro hecho que afecta a los programadores es el progreso en el desarrollo de herramientas básicas para las estadísticas y machine learning. Esto alivia los programadores de la necesidad de programar algoritmos intrincados por sí mismos cada vez que quieran probar una nueva. Entre los lenguajes de programación de propósito general, los desarrolladores de Python han estado a la vanguardia, en la construcción y estado de la técnica de las herramientas de aprendizaje automático, pero hay una brecha entre tener las herramientas y poder usarlos eficientemente.

Este libro intenta cerrar esa brecha. El enfoque adoptado es restringir el uso de 2 familias de algoritmos que han demostrado tener óptimo rendimiento para una amplia variedad de problemas. Esta afirmación se apoya en su uso dominante en competencias de machine learning, su inclusión temprana en paquetes de herramientas de aprendizaje automático de nuevo desarrollo, y su desempeño en estudios comparativos (como se explica en el capítulo 1, "Los dos algoritmos Esenciales para hacer predicciones ").


Autor: Michael Bowles
Fuente: http://gen.lib.rus.ec/book/index.php?md5=d72ade4893da15baba9c79f81cdbc827
Etiquetas: aprendizaje algoritmos
  
30 de Noviembre de 2015  



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