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El aprendizaje automático de Ensemble entrena a un grupo diverso de modelos de aprendizaje automático para trabajar juntos, agregando su salida para ofrecer resultados más ricos que un solo modelo.
En Ensemble Methods for Machine Learning, descubrirá métodos de conjuntos básicos que tienen registros comprobados tanto en competencias de ciencia de datos como en aplicaciones del mundo real. Estudios de casos prácticos que le muestran cómo funciona cada algoritmo en producción. Cuando haya terminado, conocerá los beneficios, las limitaciones y los métodos prácticos de aplicar el aprendizaje automático conjunto a datos del mundo real, y estará listo para crear sistemas de aprendizaje automático más explicables.
Los métodos de conjunto son una herramienta valiosa. Puedo agregar las fortalezas de múltiples métodos mientras mitigo sus debilidades individuales y aumento el rendimiento del modelo.
—Noah Flynn, Amazonas
Con cada nuevo capítulo, el autor, Gautam Kunapuli, explica un estudio de caso único que demuestra un método de conjunto completamente funcional, con ejemplos que incluyen diagnóstico médico, análisis de sentimientos, clasificación de escritura a mano y más. Sin matemáticas o teorías complejas: ¡aprenderá de una manera visual primero, con un amplio código para una fácil experimentación!
Ensemble Methods for Machine Learning está disponible en su editorial manning y desde Amazon.
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- Fuente: https://www.kdnuggets.com/2023/04/manning-boost-machine-learning-model-performance.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=boost-your-machine-learning-model-performance
