← Volver al registro

Machine Learning y Deep Learning

Usando python, scikit y keras

Jesús Bobadilla

Ediciones de la U ·Español
Impresión bajo demanda ISBN 9789587921458

Licencia de minería de texto y datos

Declarado por la editorial el 22 octubre 2026 a las 07:17:27 UTC

Uso no permitido para minería de datos y textos
Impresión bajo demanda 9789587921458 Reserva de derechos en la declaración de copyright (español, inglés y portugués)

El titular de derechos se reserva expresamente sus derechos de reproducción, extracción y reutilización para fines de minería de textos y datos (TDM) y de entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, de conformidad con el Art. 4(3) de la Directiva (UE) 2019/790, el Art. 53(1)(c) del Reglamento (UE) 2024/1689 (AI Act), el Art. 13 del Acuerdo ADPIC/TRIPS de la OMC, la Decisión Andina 351 de 1993 y las leyes nacionales aplicables en los territorios de residencia del titular, de realización de la reproducción y/o comercialización del Large Language Model u otro tipo de IA resultante.

Esta reserva cubre toda reproducción digital de la obra con independencia del soporte de la copia de origen (impreso o digital) y es efectiva desde la fecha certificada de esta declaración.

En América Latina, donde no existe excepción legal para el entrenamiento de IA, esta declaración constituye evidencia pública de que el titular no ha otorgado autorización. En la Unión Europea, activa la reserva máquina-legible exigida por el Art. 4(3) CDSM y el Art. 53(1)(c) AI Act. En Estados Unidos, señaliza la existencia de un mercado de licencias TDM a efectos del factor 4 del análisis de fair use.

Cualquier uso de la obra para los fines aquí reservados requiere autorización previa y expresa del titular de derechos.

Sello de integridad

Declaración sellada
Sellado de tiempo (RFC 3161) TSA · 22 oct. 2026, 07:17:27 UTC
ISCC META-CODE (ISO 24138) ISCC:AAATB6I6CXLU2L22
Titular Ediciones de la U

Formatos

FormatoISBNRecordreferenceDOIAño
Impresión bajo demanda · ed. 1 9789587921458 SIMEHPOD2U95XC13P3JHS26GNHGNC — 2021

Sobre esta obra

El objetivo del machine learning es que los sistemas informáticos sean capaces de aprender a partir de los datos, emulando de esta manera las capacidades humanas. El Aprendizaje Profundo (Deep Learning) es el área más prometedora del machine learning. Los modernos sistemas de reconocimiento facial, conducción automática, chatbots, comportamiento de los videojuegos, etc. se llevan a cabo haciendo uso de técnicas de deep learning. En este libro se explican los conceptos más relevantes tanto de machine learning como de deep learning. Ambos bloques se pueden abordar de manera independiente y en cualquier orden. Se aportan multitud de ejemplos programados en Python y explicados desde cero, con gráficos representativos. También se hace uso de las bibliotecas Scikit y Keras. Cualquier lector con conocimientos de programación podrá entender los conceptos y los ejemplos que se exponen en el libro: Regresión Clasificación Clustering Reducción de Dimensionalidad Redes Neuronales Redes Convolucionales (Convolutional Neural Networks) Enriquecimiento de datos (Data Augmentation) Generadores de Datos Aprendizaje por Transferencia (Transfer Learning) Autoencoders Visualización de capas ocultas Aprendizaje Generativo (Generative Learning)

Editorial

Ediciones de la U

Año de publicación

2021

Idioma

Español

Registro público de declaraciones TDM

Signal mantiene un registro público y consultable de todas las declaraciones TDM emitidas.

Cada declaración incluye sello de tiempo certificado bajo el estándar RFC 3161.

La declaración acredita qué se declaró y en qué momento exacto, con independencia de que el archivo circule o sea modificado por terceros.

Marco jurídico de referencia

Más información: info@simeh.co