Aprende Machine Learning en Español
Aprende Machine Learning en Español
Teoría + Práctica Python
Sobre este libro
Durante los últimos años el Machine Learning está liderando la transformación industrial y al mundo tal y como lo conocemos. Nos vemos rodeados de asistentes virtuales, recomendadores de productos y sugerencias personalizadas constantemente.
Es el momento de pasar de ser un simple espectador y convertirte en protagonista!
Con este libro entenderás los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial y aprenderás mediante sencillos ejercicios en Python cómo crear tus propios modelos ML y servicios de Aprendizaje Automático.
Disponible en formato "papel" en la tienda de Amazon (búscalo en tu país)
Entre otras cosas, aprenderás:
- Instalar el ambiente de desarrollo Python
- Predecir si una canción será la número 1 del Billboard 100
- Crear un motor de recomendaciones
- Cómo funcionan las redes neuronales
- Problemas de clasificación y regresión
- Sube tu propio servicio de Predicción de ventas a la nube
¡Estás a un paso de iniciar tu carrera como científico de datos!
Tecnologías
Utilizaremos las librerías python más usadas en el mercado:
- Pandas
- Scikit-learn
- Tensorflow
- Keras
- y muchas más!
Este libro surge como resultado de publicar artículos en español durante más de 2 años en el blog Aprende Machine Learning, un espacio educativo que fue ganando popularidad y que tras alcanzar 1 millón de visitas me impulsó a publicarlo.
Vamos a aprender juntos, a participar en esta emocionante época de grandes cambios en lo digital pero también en nuestra sociedad.
Sobre el autor
Reader Testimonials
CristopherA98
Excelente
Hoy lo descargué, y estoy fascinado con el contenido. #aprendeML #Python #MachineLearning
@VGimenezM
¡Por fin me ha llegado #aprendeML en español!
¡Por fin me ha llegado #aprendeML en español! Comienza una lectura muy interesante :D gracias a @jbagnato por el esfuerzo de plasmar el conocimiento en papel!
Mike Dull
Esto merece un WoW!
¡Juan Ignacio Bagnato ha sacado la edición PAPEL de su libro, y eso merece un WoW! de forma clara explica y pone en práctica todo aquello que te gustaría aprender sobre Machine Learning! Cara de robot ¡¡Si tienes un/una FAN del Data en casa, las 360 páginas de este libro son TOP!
jcricocordoba
Comprado con mucha ilusión por aprender más sobre datos y su tratamiento.
Guillerminai
NO PUEDO CREER TENER ESTE ORO EN MIS MANOS #aprendeML de @jbagnato MIL GRACIAS Juan Ignacio!
jpablo146
Gracias @jbagnato, ahora a continuar aprendiendo #aprendeML
InovasSpA
Genial El libro
Genial El libro - Aprende Machine Learning en Español- Gracias Juan Ignacio Bagnato - #aprendeML
antonygiomarx
me ha salvado la vida!
#aprendeML es de lo mejor que me he topado de momento, estaba investigando como aprender Machine Learning y esto me ha salvado la vida, @jbagnato gracias por esto.
Nahuel Carro
Lo recomiendo
Quiero agradecer a Juan Ignacio Bagnato por el libro Aprende Machine Learning en Español, que me permitió seguir ampliando mis conocimientos. Lo recomiendo para aquellos que les interese esta rama de la Inteligencia Artificial y quieran conocer mas sobre los distintos tipos de aprendizaje automático.
RAFAEL ALGUACIL ROLDAN
Material para seguir avanzando y aprendiendo en esta "pasión".
Matias Pierri
Llego la hora de sumergirme en el mundo de Machine Learning donde todo parece “mágico” pero hay mucha ciencia detrás.
Tabla de contenido
-
Nota Inicial
- Repositorio
- Tu opinión
-
¿Qué es el Machine Learning?
- Definiendo Machine Learning
- Una Definición Técnica
- Diagrama de Venn
- Aproximación para programadores
- Resumen
-
Instalar el Ambiente de Desarrollo Python
- ¿Por qué instalar Python y Anaconda en mi ordenador?
- 1. Descargar Anaconda
- 2. Instalar Anaconda
- 3. Iniciar y Actualizar Anaconda
- 4. Actualizar libreria scikit-learn
- 5. Instalar librerías para Deep Learning
- Resumen
-
Análisis Exploratorio de Datos
- ¿Qué es el EDA?
- EDA deconstruido
- ¿Qué sacamos del EDA?
- Técnicas para EDA
- Un EDA de pocos minutos con Pandas
- Más cosas! (que se suelen hacer):
- Resumen
-
Regresión Lineal con Python
- ¿Qué es la regresión lineal?
- ¿Cómo funciona el algoritmo de regresión lineal en Machine Learning?
- Un Ejercicio Práctico
- Predecir cuántas veces será compartido un artículo de Machine Learning.
- Regresión Lineal con Python y SKLearn
- Visualicemos la Recta
- Predicción en regresión lineal simple
- Regresión Lineal Múltiple en Python
- Visualizar un plano en 3 Dimensiones en Python
- Predicción con el modelo de Mútiples Variables
- Resumen
-
Regresión Logística
- Introducción
- Ejercicio de Regresión Logística en Python
- Regresión Logística con SKLearn:
- Visualización de Datos
- Creamos el Modelo de Regresión Logística
- Validación de nuestro modelo
- Reporte de Resultados del Modelo
- Clasificación de nuevos valores
- Resumen
-
Arbol de Decisión
- ¿Qué es un árbol de decisión?
- ¿Cómo funciona un árbol de decisión?
- Arbol de Decisión con Scikit-Learn paso a paso
- Predicción del “Billboard 100”: ¿Qué artista llegará al número uno del ranking?
- Obtención de los datos de entrada
- Análisis Exploratorio Inicial
- Balanceo de Datos: Pocos artistas llegan al número uno
- Preparamos los datos
- Mapeo de Datos
- Buscamos la profundidad para el árbol de decisión
- Visualización del árbol de decisión
- Análisis del árbol
- Predicción de Canciones al Billboard 100
- Resumen
-
Qué es overfitting y cómo solucionarlo
- Generalización del Conocimiento
- El problema de la Máquina al Generalizar
- Overfitting en Machine Learning
- El equilibrio del Aprendizaje
- Prevenir el Sobreajuste de datos
- Resumen
-
Datos desbalanceados
- Problemas de clasificación con Clases desequilibradas
- ¿Cómo nos afectan los datos desbalanceados?
- Métricas y Confusion Matrix
- Vamos al Ejercicio con Python!
- Análisis exploratorio
- Estrategias para el manejo de Datos Desbalanceados:
- Probando el Modelo sin estrategias
- Estrategia: Penalización para compensar
- Estrategia: Subsampling en la clase mayoritaria
- Estrategia: Oversampling de la clase minoritaria
- Estrategia: Combinamos resampling con Smote-Tomek
- Estrategia: Ensamble de Modelos con Balanceo
- Resultados de las Estrategias
- Resumen
-
Random Forest, el poder del Ensamble
- ¿Cómo surge Random Forest?
- ¿Cómo funciona Random Forest?
- ¿Por qué es aleatorio?
- Ventajas y Desventajas del uso de Random Forest
- Vamos al Código Python
- Creamos el modelo y lo entrenamos
- Los Hiperparámetros más importantes
- Evaluamos resultados
- Comparamos con el Baseline
- Resumen
-
Conjunto de Entrenamiento, Test y Validación
- Un nuevo Mundo
- Hágase el conjunto de Test
- Al Séptimo día Dios creo el Cross-Validation
- Técnicas de Validación Cruzada
- Ejemplo K-Folds en Python
- Más técnicas para Validación del modelo
- Series Temporales: Atención al validar
- Pero entonces? Cuando uso Cross-Validation?
- ¿Si ya estoy “conforme” y quiero llevar el modelo a un entorno de Producción?
- Resumen
-
K-Means
- Cómo funciona K-Means
- Casos de Uso de K-Means
- Datos de Entrada para K-Means
- El Algoritmo K-means
- Elegir el valor de K
- Ejemplo K-Means con Scikit-learn
- Agrupar usuarios Twitter de acuerdo a su personalidad con K-means
- Visualización de Datos
- Definimos la entrada
- Obtener el valor K
- Ejecutamos K-Means
- Clasificar nuevas muestras
- Resumen
-
K-Nearest-Neighbor
- ¿Qué es el algoritmo k-Nearest Neighbor ?
- ¿Dónde se aplica k-Nearest Neighbor?
- Pros y contras
- ¿Cómo funciona kNN?
- Un ejemplo k-Nearest Neighbor en Python
- El Ejercicio: App Reviews
- Un poco de Visualización
- Preparamos las entradas
- Usemos k-Nearest Neighbor con Scikit Learn
- Precisión del modelo
- Y ahora, la gráfica que queríamos ver!
- Elegir el mejor valor de k
- Clasificar ó Predecir nuevas muestras
- Resumen
-
Naive Bayes: ¿Comprar casa o Alquilar?
- Los Datos de Entrada:
- El teorema de Bayes
- Clasificador Gaussian Naive Bayes
- Visualización de Datos
- Preparar los datos de entrada
- Feature Selection ó Selección de Características
- Crear el modelo Gaussian Naive Bayes con SKLearn
- Probemos el modelo: ¿Comprar o Alquilar?
- Resumen
-
Sistemas de Recomendación
- ¿Qué son los Sistemas ó Motores de Recomendación?
- Tipos de motores
- ¿Cómo funciona Collaborative Filtering?
- Predecir gustos (User-based)
- Ejercicio en Python: “Sistema de Recomendación de Repositorios Github”
- Dividimos en Train y Test set
- Resumen
-
Breve Historia de las Redes Neuronales Artificiales
- Arquitecturas y Aplicaciones de las Redes Neuronales
- Evolución de las Redes Neuronales en Ciencias de la Computación
- El inicio de todo: la neurona artificial
- Los 1980s: aprendizaje automático
- Se alcanza el Deep Learning
- Resumen
-
Aprendizaje Profundo: una Guía rápida
- Deep Learning y Redes Neuronales -sin código-
- ¿Cómo funciona el Deep Learning? Mejor un Ejemplo
- Creamos una Red Neuronal
- ¿Cómo se calcula la predicción?
- Entrenando Nuestra Red Neuronal
- ¿Cómo reducimos la función coste -y mejoramos las predicciones-?
- Resumen
-
Crear una Red Neuronal en Python desde cero
- El proyecto
- Funciones Sigmoide
- Forward Propagation -ó red Feedforward-
- Backpropagation (cómputo del gradiente)
- El Código de la red Neuronal
- Resumen
-
Programa un coche Robot Arduino que conduce con IA
- La Nueva Red Neuronal
- El coche Arduino
- Circuito del coche
- Montar el coche
- Copiar la red neuronal
- El código Arduino
- El Coche en Acción!
- Resumen
-
Una sencilla Red Neuronal con Keras y Tensorflow
- Requerimientos para el ejercicio
- Las compuertas XOR
- Una Red Neuronal Artificial sencilla con Python y Keras
- Analicemos la red neuronal que hicimos
- Visualización de la red Neuronal
- A Entrenar la red!
- Resultados del Entrenamiento
- Evaluamos y Predecimos
- Afinando parámetros de la red neuronal
- Guardar la red y usarla -de verdad-
- ¿Vale la pena una red neuronal?
- Resumen
-
Pronóstico de Series Temporales con Redes Neuronales
- ¿Qué es una serie temporal y qué tiene de especial?
- Cargar el Ejemplo con Pandas
- Visualización de datos
- ¿Cómo hacer pronóstico de series temporales?
- Pronóstico de Ventas Diarias con Redes Neuronal
- Creamos la Red Neuronal Artificial
- Entrenamiento y Resultados
- Pronóstico de ventas futuras
- Resumen
-
Pronóstico de Ventas con Redes Neuronales (Parte 2)
- Mejora del modelo de Series Temporales con Múltiples Variables y Embeddings
- Mejoras al modelo de Series Temporales
- Primer Mejora: Serie Temporal de múltilples Variables
- Fecha como variable de entrada
- Segunda mejora: Embeddings en variables categóricas
- ¿Qué son los Embeddings?
- Quiero Python!
- Comparemos los Resultados de los 3 modelos:
- Resumen
-
Crea tu propio servicio de Machine Learning con Flask
- Implementar modelos de Machine Learning
- Servir mediante una API
- Instalar Flask
- Crear el modelo de ML
- Guardar el modelo; Serialización de objetos en Python
- Crear una API con Flask
- Actualizar el modelo (según sea necesario!)
- Resumen
-
Clasificación de Imágenes en Python
- Ejercicio: Clasificar imágenes de deportes
- Vamos al código Python
- 1- Importar librerías
- 2-Cargar las imágenes
- 3- Crear etiquetas y clases
- 4-Creamos sets de Entrenamiento y Test, Validación y Preprocesar
- 5 - Creamos la red (Aquí la Magia)
- 6-Entrenamos la CNN
- 7-Resultados de la clasificación
- Resumen
-
¿Cómo funcionan las Convolutional Neural Networks?
- Muchas imágenes
- Pixeles y neuronas
- Convoluciones
- Filtro: conjunto de kernels
- La función de Activación
- Subsampling
- ¿Ya terminamos? NO: ahora más convoluciones!!
- Conectar con una red neuronal “tradicional”
- ¿Y cómo aprendió la CNN a “ver”?: Backpropagation
- Comparativa entre una red neuronal “tradicional” y una CNN
- Arquitectura básica
- Resumen
-
Detección de Objetos con Python
- ¿En qué consiste la detección YOLO?
- El proyecto Propuesto: Detectar personajes de Lego
- Crea un dataset: Imágenes y Anotaciones
- El lego dataset
- El código Python
- Leer el Dataset
- Train y Validación
- Data Augmentation
- Crear la Red de Clasificación
- Crear la Red de Detección
- Generar las Anclas
- Entrenar la Red!
- Revisar los Resultados
- Probar la Red
- Resumen
-
Anexo I: Webscraping
- Ejemplo Web Scraping en Python: IBEX35® la Bolsa de Madrid
- Requerimientos
- Conocimientos básicos de HTML y CSS
- Inspección Manual de la web
- Código webscraping Python
- Guardar CSV y ver en Excel
- Otros ejemplos útiles de Webscaping:
- Resumen
-
Anexo II: Machine Learning en la Nube
- ¿Machine Learning en la Nube? Google Colaboratory con GPU!
- Machine Learning desde el Navegador
- La GPU…. ¿en casa o en la nube?
- ¿Qué es Google Colab?
- Enlazar con Google Drive
- Ejecutar una jupyter notebook de Github
- Instalar otras librerías Python con Pip
- Resumen
-
Anexo III: Principal Component Analysis
- Introducción a PCA
- ¿Qué es Principal Component Analysis?
- ¿Cómo funciona PCA?
- Selección de los Componentes Principales
- ¿Pero… porqué funciona PCA?
- Ejemplo “mínimo” en Python
- Resumen
- Resultados de PCA en el mundo real
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Aprende más sobre los formatos de Leanpub y dónde puedes leerlos
Top Books
- #1
OpenIntro Statistics
David Diez, Christopher Barr, Mine Cetinkaya-Rundel, and OpenIntroA complete foundation for Statistics, also serving as a foundation for Data Science.
Leanpub revenue supports OpenIntro (US-based nonprofit) so we can provide free desk copies to teachers interested in using OpenIntro Statistics in the classroom and expand the project to support free textbooks in other subjects.
More resources: openintro.org.
- #2
Personal Finance
Jason AndersonThis textbook provides an in-depth analysis on personal finance that is both practical and straightforward in its approach. It has been written in such a way that the readers can gain knowledge without getting overwhelmed by the technical terms. Suitable for both beginners and advanced learners.
- #3
Getting to Know IntelliJ IDEA
Trisha Gee and Helen ScottIf we treat our IDE as a text editor, we are doing ourselves a disservice. Using a combination of tutorials and a questions-and-answers approach, Getting to Know IntelliJ IDEA will help you find ways to use IntelliJ IDEA that enable you to work comfortably and productively as a professional developer.
- #4
C++20 - The Complete Guide
Nicolai M. JosuttisAll new language and library features of C++20 (for those who know previous C++ versions).
The book presents all new language and library features of C++20. Learn how this impacts day-to-day programming, to benefit in practice, to combine new features, and to avoid all new traps.
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Other books:
- #5
Mastering STM32 - Second Edition
Carmine NovielloWith more than 1200 microcontrollers, STM32 is probably the most complete ARM Cortex-M platform on the market. This book aims to be the most complete guide around introducing the reader to this exciting MCU portfolio from ST Microelectronics and its official CubeHAL and STM32CubeIDE development environment.
- #6
R Programming for Data Science
Roger D. PengThis book brings the fundamentals of R programming to you, using the same material developed as part of the industry-leading Johns Hopkins Data Science Specialization. The skills taught in this book will lay the foundation for you to begin your journey learning data science. Printed copies of this book are available through Lulu.
- #7
Machine Learning Q and AI
Sebastian Raschka, PhDHave you recently completed a machine learning or deep learning course and wondered what to learn next? With 30 questions and answers on key concepts in machine learning and AI, this book provides bite-sized bits of knowledge for your journey to becoming a machine learning expert.
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Stats One
William Foote - #9
The Rails 7 Way
Obie Fernandez, Lucas Dohmen, and Tom Henrik AadlandThe Rails™ 7 Way is the comprehensive, authoritative reference guide for professionals delivering production-quality code using modern Ruby on Rails. It illuminates the entire Rails 7 API, its most powerful idioms, design approaches, and libraries. Building on the previous editions, this edition has been heavily refactored and updated.
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Gradual Modularization for Ruby and Rails
Stephan HagemannGet yourself a new tool to manage your Rails application and your growing engineering organization! Prevent the ball-of-mud (and fix it!). Go for microservices or SOA if it makes sense not just because you don't have any other tool. Do all this through a low-overhead tool: packages. Enable better conversations to make practical changes today.
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Software Architecture
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"Software Architecture for Developers" is a practical and pragmatic guide to modern, lightweight software architecture, specifically aimed at developers. You'll learn:The essence of software architecture.Why the software architecture role should include coding, coaching and collaboration.The things that you really need to think about before... - #2
CCIE Service Provider Ultimate Study Bundle
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Piotr Jablonski, Lukasz Bromirski, and Nick Russo have joined forces to deliver the only CCIE Service Provider training resource you'll ever need. This bundle contains a detailed and challenging collection of workbook labs, plus an extensively detailed technical reference guide. All of us have earned the CCIE Service Provider certification... - #3
1500 QUIZ COMMENTATI (3 libri)
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Tre libri dei QUIZ MMG Commentati al prezzo di DUE! I QUIZ dei concorsi ufficiali di Medicina Generale relativi agli anni: 2000-2001-2003-2012-2013-2014-2015-2016-2017-2018-2019-2020-2021 +100 inediti Raccolti in unico bundle per aiutarvi nello studio e nella preparazione al concorso. All'interno di ogni libro i quiz sono stati suddivisi per... - #4
Pattern-Oriented Memory Forensics and Malware Detection
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This training bundle for security engineers and researchers, malware and memory forensics analysts includes two accelerated training courses for Windows memory dump analysis using WinDbg. It is also useful for technical support and escalation engineers who analyze memory dumps from complex software environments and need to check for possible... - #5
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Practical FP in Scala (A hands-on approach) & Functional event-driven architecture, aka FEDA, (Powered by Scala 3), together as a bundle! The content of PFP in Scala is a requirement to understand FEDA so why not take advantage of this bundle!? - #6
Modern C++ Collection
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Linux Administration Complet
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Ce lot comprend les quatre volumes du Guide Linux Administration :Linux Administration, Volume 1, Administration fondamentale : Guide pratique de préparation aux examens de certification LPIC 1, Linux Essentials, RHCSA et LFCS. Administration fondamentale. Introduction à Linux. Le Shell. Traitement du texte. Arborescence de fichiers. Sécurité... - #9
Development and Deployment of Multiplayer Online Games, Part ARCH. Architecture (Vol. I-III)
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What's the Big Idea? The idea behind this book is to summarize the body of knowledge that already exists on multiplayer games but is not available in one single place.And quite a fewof the issues discussed within this series (planned as three nine volumes ~300 pages each), while known in the industry, have not been published at all (except for... - #10
Growing Agile: The Complete Coach's Guide
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Growing Agile: Coach's Guide Series This bundle provides a collection of training and workshop plans for a variety of agile topics. The series is aimed at agile coaches, trainers and ScrumMasters who often find themselves needing to help teams understand agile concepts. Each book in the series provides the plans, slides, handouts and activity...
