APRENDIZAJE AUTOMÁTICO CON MÉTODOS ESTADÍSTICOS

Este libro explora el aprendizaje automático desde una perspectiva estadística, presentando los fundamentos y técnicas clave para el desarrollo de modelos efectivos. Aborda diferentes tipos de aprendizaje, desde supervisado hasta reforzado, e incluye métodos para el preprocesamiento de datos y la evaluación del rendimiento. Se profundiza en algoritmos como regresión, árboles de decisión, redes neuronales y técnicas de reducción de dimensionalidad. También cubre temas avanzados como modelos bayesianos, aprendizaje interpretable y aplicaciones prácticas en diversos campos. Finalmente, analiza los retos actuales y las tendencias emergentes que marcarán el futuro del aprendizaje automático.

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