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b'El objetivo del machine learning es que los sistemas inform\xe1ticos sean capaces de aprender a partir de los datos, emulando de esta manera las capacidades humanas. El Aprendizaje Profundo (Deep Learning) es el \xe1rea m\xe1s prometedora del machine learning. Los modernos sistemas de reconocimiento facial, conducci\xf3n autom\xe1tica, chatbots, comportamiento de los videojuegos, etc. se llevan a cabo haciendo uso de t\xe9cnicas de deep learning.En este libro se explican los conceptos m\xe1s relevantes tanto de machine learning como de deep learning. Ambos bloques se pueden abordar de manera independiente y en cualquier orden. Se aportan multitud de ejemplos programados en Python y explicados desde cero, con gr\xe1ficos representativos. Tambi\xe9n se hace uso de las bibliotecas Scikit y Keras. Cualquier lector con conocimientos de programaci\xf3n podr\xe1 entender los conceptos y los ejemplos que se exponen en el libro:Regresi\xf3nClasificaci\xf3nClusteringReducci\xf3n de DimensionalidadRedes NeuronalesRedes Convolucionales (Convolutional Neural Networks)Enriquecimiento de datos (Data Augmentation)Generadores de DatosAprendizaje por Transferencia (Transfer Learning)AutoencodersVisualizaci\xf3n de capas ocultasAprendizaje Generativo (Generative Learning)'