Se puede aprender sobre temas tecnológicos de diversas fuentes. Algunas personas prefieren dirigirse a YouTube y ver vídeos informativos sobre el último software de detección de fraudes del mercado. Otros prefieren consultar artículos académicos que profundizan en ideas como los programas informáticos de código abierto.

Un lugar donde se puede obtener más información sobre estos temas es a través de los libros. Centrándonos específicamente en el tema del aprendizaje automático (ML), destacaremos algunos libros que profundizan en este tema.

Definición de ML

Al realizar una búsqueda de libros de ML, te verás inundado de textos que profundizan en este proceso. Antes de hacer una inmersión profunda en esta aplicación centrada en los algoritmos, es útil tener una comprensión básica de lo que es este tipo de aprendizaje. Para empezar, esta forma de aprendizaje profundo es una aplicación de inteligencia artificial (IA) mediante la cual un sistema informático puede utilizar algoritmos para encontrar patrones de datos. La ventaja competitiva para las empresas que utilizan soluciones de aprendizaje automático es que estos programas informáticos pueden encontrar dichos patrones sin que se les pida que lo hagan. Tampoco necesitan la ayuda de científicos de datos ni de ningún operador humano para realizar dichas funciones.

En muchas empresas de Estados Unidos, el ML centrado en la IA es el motor de los avances tecnológicos. Estos algoritmos de aprendizaje automático también están involucrados en muchas de las aplicaciones de inteligencia artificial que existen actualmente en muchas industrias. Los diversos usos de esta herramienta tecnológica son reconocidos por empresas como el líder de la industria de software de datos TIBCO. Un ejemplo de esta aplicación son los algoritmos de aprendizaje automático que se utilizan en el marketing digital. Cuando una agencia de publicidad se centra en el marketing para los clientes, se trata de la personalización. El objetivo es centrarse en un cliente específico, haciéndole sentir como si fuera el único objetivo de una campaña de marketing digital.

El ML puede ayudar en el proceso de personalización. Utilizando una variedad de big data compilada a partir de las interacciones con los clientes, el ML ayuda a personalizar sus enfoques a los clientes potenciales. Esto les ayudará a construir una asociación con los clientes al dirigirles los mensajes de marketing digital adecuados. Esto puede hacerse mediante correos electrónicos personalizados y ventas cruzadas basadas en sus compras recientes. Esto garantizará la satisfacción del cliente gracias a la información significativa que se obtiene de estas fuentes de datos. Esto es el aprendizaje automático en su esencia: un sistema de análisis de datos basado en la IA que puede utilizarse para ayudar a los usuarios finales en diversos ámbitos.

El libro de cien páginas sobre aprendizaje automático

Parece que hay un libro para casi todo. Desde cómo arreglar un coche hasta los mejores lugares para ir de vacaciones, los libros proporcionan información significativa sobre una gran cantidad de temas. Esto se extiende al aprendizaje automático. Uno de los mejores lugares para obtener información sobre avances tecnológicos o herramientas como los algoritmos de aprendizaje automático es en las páginas de estos tomos. Lo importante es que no faltan libros de aprendizaje automático entre los que elegir.

Uno de los textos más populares sobre este tema es “The Hundred-Page Machine Learning Book”. Este libro se inclina más hacia el lado del nivel de principiante para aprender sobre este proceso inspirado en la inteligencia artificial. El libro está escrito por Andriy Burkov de forma fácil de entender y ayuda en algunos frentes del proceso de aprendizaje automático. Enseña a los lectores a construir y apreciar sistemas complejos de IA, al tiempo que se centra en la anatomía de un algoritmo de aprendizaje.

Aprendizaje automático para hackers

Otro popular tomo de aprendizaje automático que garantiza la satisfacción del cliente es “Machine Learning for Hackers: Case Studies and Algorithms To Get You Started”. Este libro está enfocado a los programadores más experimentados que están interesados en el crujido de una variedad de big data. Al referirse a los “hackers”, el libro se dirige más a los matemáticos. El objetivo del volumen es proporcionar información significativa sobre cómo se puede aplicar el aprendizaje automático a la vida real. Algunos de los temas tratados en el libro incluyen la regresión lineal y la utilización de técnicas de optimización. Si está buscando un libro que le proporcione una excelente visión de esta rama de la inteligencia artificial, “Machine Learning for Hackers” debería añadirse a su paleta de l