El programador pragmático para el aprendizaje automático (Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition)

Brinda un enfoque holístico a las aplicaciones de ciencia de datos y aprendizaje automático, desde el diseño hasta la implementación y el control de calidad, como un proceso cíclico general; Une el aprendizaje automático y la ingeniería de software para construir un conjunto compartido de mejores prácticas útiles tanto para el mundo académico como para la industria; Analiza las opciones de implementación para diferentes tipos de modelos y datos para ayudar a los profesionales a razonar y tomar decisiones informadas. Enfatiza el papel de los estándares de codificación y la arquitectura de software junto con el rigor estadístico para implementar modelos de aprendizaje automático reproducibles y escalables. Características clave: Una guía completa de ingeniería de software para aplicaciones de aprendizaje automático y ciencia de datos, desde la elección del hardware adecuado hasta el análisis de algoritmos y el diseño de arquitecturas escalables. Examina el estado del arte del software y los marcos utilizados para crear y ejecutar aplicaciones de aprendizaje automático, comparando y contrastando sus ventajas y desventajas. Viene con un estudio de caso completo sobre la comprensión del lenguaje natural que ilustra los principios y las herramientas que se tratan en el libro. Código disponible en GitHub. Proporciona una visión multidisciplinaria de cómo las prácticas tradicionales de aprendizaje de software se pueden integrar con los flujos de trabajo de los expertos en el dominio y las características únicas del software en el que los datos desempeñan un papel central.

• | Autor: Marco Scutari, Mauro Malvestio
• | Editorial: Chapman y Hall/Crc
• | Fecha de publicación: 31 de marzo de 2023
• | Número de páginas: 340 páginas
• | Idioma: inglés
• | Encuadernación: Tapa dura
• | ISBN-10: 0367263505
• | ISBN-13: 9780367263508