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IA y ML

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Aprendizaje profundo generativo. El potencial creativo de las redes neuronales.

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Фостер Дэвид

IA y ML
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Aprendizaje profundo con Python. Bibliotecas Keras y TensorFlow

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Франсуа Шолле

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Equipos de Datos: Un Modelo de Gestión Unificado para Equipos Exitosos Centrados en Datos

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Jesse Anderson

IA y ML
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Aprendizaje profundo sin matemáticas. Volumen 2. Práctica

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Эндрю Гласснер

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Aprendizaje profundo en biología y medicina

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Бхарат Рамсундар, Питер Истман, Патрик Уолтерс, Виджай Панде

IA y ML
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Redes neuronales evolutivas en Python

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Ярослав Омельяненко

IA y ML
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Python y análisis de datos. Procesamiento primario de datos con pandas, NumPy e IPython

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Уэс Маккини

IA y ML
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Aprendizaje profundo para dummies

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Джон Пол Мюллер, Лука Массарон

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Procesamiento Práctico del Lenguaje Natural: Una Guía Integral para Construir Sistemas de NLP del Mundo Real

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Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta, Harshit Surana

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Aprende TensorFlow 2.0: Implementa Modelos de Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo con Python

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Pramod Singh, Avinash Manure

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Aprendizaje Automático Práctico con Rust: Creando Aplicaciones Inteligentes en Rust

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Joydeep Bhattacharjee

IA y ML
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Introducción al aprendizaje profundo

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Евгений Черняк

IA y ML
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Redes neuronales y aprendizaje profundo: curso de formación

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Чару Аггарвал

IA y ML
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Métodos y tecnologías de procesamiento de big data

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М.М. Железнов

IA y ML
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Tecnologías de aprendizaje automático. Manual didáctico-metodológico.

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П.Е. Гладилин, К.О. Боченина

IA y ML
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Aprendizaje profundo con Python. Bibliotecas Keras, TensorFlow y scikit-learn

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Дж. В. Вандер Плас

IA y ML
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Redes generativas antagónicas. Proyectos. Construye redes generativas de próxima generación utilizando las bibliotecas TensorFlow y Keras

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Кайлаш Ахирвар

IA y ML
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Tecnologías modernas de análisis de datos

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А. В. Макшанов, А. Е. Журавлев, Л. Н. Тындыкарь

IA y ML
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Python para análisis de datos. Procesamiento de datos, visualización y aprendizaje automático

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Уэс Маккинни

IA y ML
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Sistemas de recomendación en la práctica

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Ким Фальк

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Aprendizaje profundo aplicado. Un enfoque basado en casos para comprender las redes neuronales profundas.

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Умберто Микелуччи

IA y ML
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Programando con PyTorch: Creación de aplicaciones de aprendizaje profundo

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Ян Пойнтер (Ian Pointer)

IA y ML
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Fundamentos de la Inteligencia Artificial

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Е. В. Боровская, Н. А. Давыдова

IA y ML
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Fundamentos del aprendizaje profundo. Creación de algoritmos para la inteligencia artificial de próxima generación

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Нихиль Будума, Николас Локашо

IA y ML
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Fundamentos del aprendizaje estadístico: minería de datos, inferencia y predicción

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Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман

IA y ML
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Aprendizaje por Refuerzo: Introducción. Segunda Edición

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Ричард С. Саттон, Эндрю Дж. Барто

IA y ML
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Procesamiento de lenguaje natural con TensorFlow

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Тушан Ганегедара

IA y ML
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Procesamiento del lenguaje natural en acción. Comprensión, análisis y generación de texto con Python

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Лейн Хобсон, Коул Ховард, Ханнес Макс Хапке

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Sistemas neuronales de procesamiento de información

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С. В. Макартичян, Н. С. Кузнецова, С. С. Дементьев

IA y ML
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Ciencia de datos: curso de formación

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Стивен С. Скиена

IA y ML
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Estadística visual. ¡Usa R!

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А. Б. Шипунов, Е. М. Балдин, П. А. Волкова, А. И. Коробейников, С. А. Назарова, С. В. Петров, В. Г. Суфиянов

IA y ML
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Web Analytics con Python: taller práctico

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В.В. Мокеев

IA y ML
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Aprendizaje automático sin palabras innecesarias

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Андрей Бурков

IA y ML
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Aprendizaje por Refuerzo con PyTorch: Colección de Recetas

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Юси (Хэйден) Лю

IA y ML
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Visión por computadora

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Л. Шапиро, Дж. Стокман

IA y ML
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Sistemas Inteligentes

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Л. Н. Ясницкий

IA y ML
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Inteligencia Artificial en la práctica. 50 casos de empresas exitosas

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Бернард Марр, Мэтт Уорд

IA y ML
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Introducción a PyTorch: aprendizaje profundo en el procesamiento del lenguaje natural

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Делип Рао, Брайан Макмахан

IA y ML
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Aprendizaje Automático Divertido. Manga

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Араки Масахиро, Ватари Макана (художник)

IA y ML
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Python: Inteligencia Artificial, Big Data y Computación en la Nube

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Пол Дейтел, Харви Дейтел

IA y ML
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Aprendizaje profundo y el juego de Go

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Макс Памперла, Кевин Фергюсон

IA y ML
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Aprendizaje profundo para motores de búsqueda

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Томмазо Теофили

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Aprendizaje profundo en imágenes. Una guía visual de inteligencia artificial.

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Джон Крон, Грант Бейлевельд, Аглаэ Бассенс

IA y ML
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Introducción a la inteligencia artificial

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А.В. Остроух

IA y ML
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Planos de Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos para Finanzas: Desde la Construcción de Estrategias de Trading hasta Robo-Advisors Usando Python

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Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh

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Preguntas de Entrevista en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático usando Python: Un Banco Completo de Preguntas para Superar tu Entrevista

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Vishwanathan Narayanan

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Abordando (Casi) Cualquier Problema de Aprendizaje Automático

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Abhishek Thakur

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Algoritmos de aprendizaje por refuerzo en Python. Descripción y desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial.

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Андреа Лонца

IA y ML
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Inteligencia Artificial con Python. Segunda Edición: Tu guía completa para construir aplicaciones inteligentes usando Python 3.x y TensorFlow 2

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Alberto Artasanchez, Prateek Joshi

IA y ML
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Ciencia de Datos y Análisis Avanzados con Python

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Jesús Rogel-Salazar

IA y ML
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A Excelente — texto copiable, TOC, metadatos B Bueno — texto presente, faltan algunos datos C Promedio — el texto es parcialmente extraíble D Pobre — muy probablemente un escaneo F Escaneo sin OCR — el texto no se puede extraer