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Libros — machine learning

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Manual de Localización de Fallas de Software: Fundamentos y Avances

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W. Eric Wong, T.H. Tse

Desarrollo de software
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Libro de Cocina de Limpieza de Datos en Python. Segunda Edición. Prepara tus datos para el análisis con pandas, NumPy, Matplotlib, scikit-learn y OpenAI.

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Michael Walker

IA y ML
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Fundamentos de Azure AI: Guía de Estudio y Preguntas de Práctica para el Examen Microsoft AI-900

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David Voss

DevOps e Infraestructura
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Pronóstico de Series Temporales Usando IA Generativa: Aprovechando la IA para Pronósticos de Precisión

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Banglore Vijay Kumar Vishwas, Sri Ram Macharla

IA y ML
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Datos sin Etiquetas: Aprendizaje Automático No Supervisado Práctico

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Vaibhav Verdhan

IA y ML
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Keras

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Hayden Van Der Post

IA y ML
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TinyML. Libro de recetas

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Джан Марко Йодиче

Sistemas embebidos.
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Pronóstico de Series Temporales en Python

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Marco Peixeiro

IA y ML
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Ciencia de Datos: Una Primera Introducción con Python

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Tiffany Timbers, Trevor Campbell, Melissa Lee, Joel Ostblom, Lindsey Heagy

IA y ML
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El Libro de Aprendizaje Automático de Cien Páginas

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Andriy Burkov

IA y ML
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Mínimo teórico sobre Big Data. Todo lo que necesitas saber sobre los grandes datos

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Ын Анналин, Су Кеннет

IA y ML
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Diseño de Sistemas. Aprendizaje Automático. Preparación para Entrevistas Difíciles

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Алекс Сюй, Али Аминиан

Gestión de TI
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Aprendizaje Automático para Ingenieros: Principios y Algoritmos a través de Procesamiento de Señales y Teoría de la Información

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Osvaldo Simeone

IA y ML
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Silen D Meysman A Fundamentos de Data Science y Big Data Python y ciencia

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Davy Cielen, Arno Meysman

Lenguajes de programación.
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Bienvenido a la IA: Una Guía Humana para la Inteligencia Artificial

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David L. Shrier

IA y ML
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Dominando Julia: Mejora tus habilidades analíticas y de programación para el modelado y procesamiento de datos con Julia

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Malcolm Sherrington

Lenguajes de programación.
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Aprendizaje Automático para Inferencia Causal

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Sheng Li, Zhixuan Chu (Editors)

IA y ML
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Finanzas Ordenadas con Python

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Christoph Scheuch, Stefan Voigt, Patrick Weiss, Christoph Frey

IA y ML
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Ultimate Machine Learning con Scikit-Learn: Libera el Poder de Scikit-Learn y Python para Construir Aplicaciones de Modelado Predictivo de Vanguardia y Desbloquear Perspectivas Más Profundas en Machine Learning

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Parag Saxena

IA y ML
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Deep Learning con JAX

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Grigory Sapunov

IA y ML
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Desmitificando el Aprendizaje Profundo: Una Introducción a las Matemáticas de las Redes Neuronales

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Douglas J. Santry

IA y ML
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Machine Learning para Datos Tabulares: XGBoost, Deep Learning e IA

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Mark Ryan, Luca Massaron

IA y ML
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Mente de la máquina y matemáticas de la Inteligencia Artificial

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Игнаси Белда

Lenguajes de programación.
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Construye un Modelo de Lenguaje Grande (Desde Cero)

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Sebastian Raschka

IA y ML
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Aprendizaje Automático para Análisis de Emociones en Python

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Allan Ramsay, Tariq Ahmad

IA y ML
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Programación Definitiva de Redes Neuronales con Python: Crea Poderosos Sistemas de IA Modernos Aprovechando las Redes Neuronales con Python, Keras y TensorFlow

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Vishal Rajput

IA y ML
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Java Deep Learning Cookbook: Entrena redes neuronales para clasificación, PLN y aprendizaje por refuerzo usando Deeplearning4j

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Rahul Raj

IA y ML
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Cómo Funcionan los Modelos de Lenguaje a Gran Escala

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Edward Raff, Drew Farris, Stella Biderman

IA y ML
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Programación en R: Una Guía Paso a Paso para Principiantes Absolutos

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Daniel Bell

Lenguajes de programación.
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R en Acción: Análisis de datos y gráficos con R, Segunda Edición

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Robert I. Kabacoff

Algoritmos y teoría
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Python y aprendizaje automático: aprendizaje automático y profundo con Python, scikit-learn y TensorFlow 2

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Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили

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Proyectos de Aprendizaje Automático con Python: Aprende a construir proyectos de Aprendizaje Automático desde cero

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Dr. Deepali R Vora, Dr. Gresha S Bhatia

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Python para problemas complejos: ciencia de datos. 2da ed. internacional.

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Джейк Вандер Плас

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Python para data science

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Юлий Васильев

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Python para Excel: Modelado Financiero y Automatización de Datos

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Hayden Van Der Post

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Python Deep Learning

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Ivan Vasilev

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Aprendizaje Automático Aplicado e IA para Ingenieros

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Jeff Prosise

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Programando la inteligencia colectiva

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Тоби Сегаран

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Pro Machine Learning Algorithms: Un Enfoque Práctico para Implementar Algoritmos en Python y R

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V Kishore Ayyadevara

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Análisis aplicado de datos textuales con Python. Aprendizaje automático y creación de aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural

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Бенджамин Бенгфорт, Ребекка Билбро, Тони Охеда

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Aprendizaje automático aplicado no supervisado con Python

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Анкур Пател

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Análisis práctico de series temporales: predicción con estadística y aprendizaje automático

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Эйлин Нильсен

Algoritmos y teoría
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IA pragmático. Aprendizaje automático y tecnologías en la nube.

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Ной Гифт

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Inteligencia Artificial Práctica: Aprendizaje Automático, Bots y Soluciones de Agentes Usando C#

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Arnaldo Pérez Castaño

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TensorFlow.js Práctico: Aprendizaje Profundo en el Desarrollo de Aplicaciones Web

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Juan De Dios Santos Rivera

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Estadística Práctica para Científicos de Datos: 50+ Conceptos Esenciales Usando R y Python

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Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck

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Introducción a Docker ...e IA

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Nigel Poulton

DevOps e Infraestructura
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Dominando Spring AI: La Guía del Desarrollador Java para Modelos de Lenguaje Grande e IA Generativa

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Banu Parasuraman

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Guía Práctica de Predicción Conformacional Aplicada en Python

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Valery Manokhin

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Graph Neural Networks en Python: Técnicas prácticas y arquitecturas para crear aplicaciones potentes de grafos y aprendizaje profundo con PyTorch

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Maxime Labonne

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