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b'El aprendizaje autom\xe1tico est\xe1 invadiendo el mundo del software. Si quieres entender y trabajar la vanguardia del aprendizaje autom\xe1tico, las redes neuronales y el aprendizaje profundo, esta segunda edici\xf3n del bestseller Python Machine Learning, es tu libro.Modernizado y ampliado para incluir las tecnolog\xedas de c\xf3digo abierto m\xe1s recientes, como scikit-learn, Keras y TensorFlow, este manual proporciona el conocimiento pr\xe1ctico y las t\xe9cnicas necesarias para crear eficaces aplicaciones de aprendizaje autom\xe1tico y aprendizaje profundo en Python.El conocimiento y la experiencia \xfanicos de Sebastian Raschka y Vahid Mirjalili presentan los algoritmos de aprendizaje autom\xe1tico y aprendizaje profundo, antes de continuar con temas avanzados en an\xe1lisis de datos.Combinan los principios te\xf3ricos delaprendizaje autom\xe1tico con un enfoque pr\xe1ctico de codificaci\xf3n para una comprensi\xf3n completa de la teor\xeda del aprendizaje autom\xe1tico y la implementaci\xf3n con Python.Aprender\xe1s a:Explorar y entender los frameworks clave para la ciencia de datos, el aprendizaje autom\xe1tico y el aprendizaje profundoFormular nuevas preguntas sobre datos con modelos deaprendizaje autom\xe1tico y redes neuronalesAprovechar el poder de las \xfaltimas librer\xedasde c\xf3digo abierto de Python para aprendizaje autom\xe1ticoDominar la implementaci\xf3n de redes neuronales profundas con la librer\xeda de TensorFlowIncrustar modelos de aprendizaje autom\xe1ticos en aplicacions web accesiblesPredecir resultados objetivos continuos con an\xe1lisis de regresi\xf3nDescubrir patrones ocultos y estructuras en datos con agrupamientosAnalizar im\xe1genes mediante t\xe9cnicas de aprendizaje profundoProfundizar en datos de medios sociales y textuales con el an\xe1lisis de sentimientos'