El libro Mastering Machine Learning with scikit-learn, de la editorial Packt, revisa los principales conceptos y algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning), llevándolos a la práctica con ejemplos para implementar con la librería de Python scikit-learn, una de las más utilizadas en aprendizaje automático.

En el primer capítulo, The Fundamentals of Machine Learning, se revisan los principales conceptos relacionados con el aprendizaje automático, en qué consiste, cómo se clasifican los principales algoritmos de aprendizaje, y cómo se aplican. En este capítulo se aprende a diferenciar los algoritmos de aprendizaje supervisado de los de aprendizaje no supervisado, cómo se utilizan los datos de entrenamiento, los de pruebas o test, y cómo se evalúan los modelos con medidas de rendimiento..

El libro Haskell Data Analysis Cookbook, de Nishant Shukla, hace un recorrido por las principales técnicas y algoritmos de análisis de datos utilizando el potente lenguaje open source Haskell para proporcionar numerosos ejemplos o recetas para implementarlas. En este post explicaré qué enseñan las recetas que contiene cada capítulo de este completo libro de analítica de datos..

Hablar de Google y de lo que es, es poco relevante actualmente. Lo que debemos destacar y premiar es el camino recorrido como empresa. Desde nacer desde un pensamiento hasta llegar a ser necesario en nuestras vidas hay un paso. Ese paso se ha fraguado con libertad de ideas y pasos de plomo.

¿Cómo ha conseguido esto? Puede ser aparentemente fácil, y lo es. Su apuesta primordial la hizo en la libertad colocando una pizarra en cada planta del edificio; esa pizarra tenía como fin: recoger las ideas de los trabajadores; pasados unos días se analizaba el contenido y se destacaban las ideas más factibles..