Detalles MARC
| 000 -CABECERA |
|---|
| Longitud fija campo de control |
03110nam a2200409 i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| Número de control |
34933 |
| 003 - IDENTIFICADOR DELl NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| Identificador del número de control |
CO-SiCUC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| Fecha y hora de la última transacción |
20230519151844.0 |
| 008 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA |
|---|
| Códigos de información de longitud fija |
180420b2021 sp ||||| |||| 001 0 spa d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL NORMALIZADO PARA LIBROS |
|---|
| Número Internacional Normalizado para Libros (ISBN) |
9789587923162 |
| 035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA |
|---|
| Número de control del sistema |
(CO-SiCUC) 34933 |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador de origen |
CO-SiCUC |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro transcriptor |
CO-SiCUC |
| Normas de descripción |
rda |
| 041 1# - CÓDIGO DE LENGUA |
|---|
| Código de lengua del texto-banda sonora o título independiente |
spa |
| Código de lengua de los subtítulos o leyendas |
eng |
| 043 ## - CÓDIGO DE ÁREA GEOGRÁFICA |
|---|
| Código de área geográfica |
e-sp--- |
| 082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY |
|---|
| Número de clasificación Decimal |
005.133 |
| Número de documento (Cutter) |
P649 2021 |
| Número de edición DEWEY |
22 |
| 100 1# - PUNTO DE ACCESO PRINCIPAL-NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Código de función |
aut |
| Nombre de persona |
Pineda Pertuz, Carlos M. |
| Término indicativo de función |
autor |
| 9 (RLIN) |
48591 |
| 245 10 - TÍTULO PROPIAMENTE DICHO |
|---|
| Título |
Aprendizaje automático y profundo en Python : |
| Resto del título |
una mirada hacia la inteligencia artificial / |
| Mención de responsabilidad, etc. |
Carlo M. Pineda Pertuz. |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
|---|
| Mención de edición |
Primera edición. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN , DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Lugar de producción, publicación, distribución, fabricación |
Bogotá : |
| Nombre del productor, editor, distribuidor, fabricante |
Ediciones de la U, |
| Fecha de de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2021. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
341 páginas : |
| Otras características físicas |
ilustraciones ; |
| Dimensiones |
24 cm |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Fuente |
rdacontent |
| Término de tipo de contenido |
texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Fuente |
rdamedia |
| Nombre del tipo de medio |
sin mediación |
| Código del tipo de medio |
n |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Fuente |
rdacarrier |
| Nombre del tipo de soporte |
volumen |
| Código del tipo de soporte |
nc |
| 500 ## - NOTA GENERAL |
|---|
| Nota general |
Incluye índice analítico. |
| 504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC |
|---|
| Nota de bibliografía, etc. |
Incluye referencias bibliográficas. |
| 505 ## - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Capítulo 1. Conceptos básicos de programación en Python 3.9. -- Capítulo 2. Introducción al aprendizaje automático . -- Capítulo 3. Herramientas para el aprendizaje automático. -- Capítulo 4. Preprocesado de datos. -- Capítulo 5. Modelos de regresión. -- Capítulo 6. Regularización, métricas de evaluación y ajuste de hiperparámetros. -- Capítulo 7. Modelos de clasificación I. -- Capítulo 8. Modelos de clasificación II. -- Capítulo 9. Clustering. -- Capítulo 10. Reducción de la dimensionalidad. -- Capítulo 11. Introducción a las redes neuronales. -- Capítulo 12. Redes neuronales convolucionales. -- Capítulo 13. Aumento de datos y transferencia de aprendizaje. -- Capitulo 14. Introducción al procesamiento del lenguaje natural (PNL). -- Capítulo 15. Redes neuronales recurrentes (RNN). |
| 520 ## - NOTA DE SUMARIO |
|---|
| Sumario, etc, |
Es una herramienta de apoyo y de consulta para toda aquella persona interesada en dominar los fundamentos del aprendizaje automático y profundo, a tal punto que le permita aprender lo necesario para desarrollar sus propios modelos de aprendizaje aptos para realizar predicciones con base en los datos, para ello el autor hará uso en la mayoría de los casos de explicaciones teóricas y prácticas, que permitan al lector afianzar sus ideas y fortalecer su aprendizaje. <br/>El libro se encuentra dividido en dos partes la primera enfocada en el machine learning y sus diferentes algoritmos de regresión y clasificación, clustering, entre otros. La segunda parte comprende varias técnicas de deep learning donde estudiaremos diferentes arquitecturas de redes neuronales como: redes densamente conectadas, redes convolucionales y redes recurrentes.<br/> |
| Fuente proveedora |
El texto. |
| 590 ## - NOTAS LOCALES |
|---|
| Nota local |
Ingeniería de Sistemas |
| 650 17 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial). |
| 9 (RLIN) |
48592 |
| 650 17 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Ingeniería informática. |
| 9 (RLIN) |
37237 |
| 650 17 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Ingeniería de la producción. |
| 9 (RLIN) |
13217 |
| 650 17 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Innovaciones tecnológicas. |
| 9 (RLIN) |
27775 |
| 650 17 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Métodos de simulación. |
| 9 (RLIN) |
231 |
| 650 17 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Productividad industrial. |
| 9 (RLIN) |
48559 |
| 650 17 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Python (Lenguaje de programación de computadores). |
| 9 (RLIN) |
27775 |
| 942 ## - ENTRADA DE ELEMENTOS AGREGADOS (KOHA) |
|---|
| Fuente de clasificaión o esquema |
|
| Koha [por defecto] tipo de item |
Libros |
