Esta obra pretende ser una herramienta de apoyo y de consulta para estudiantes y profesionales interesados en dominar los fundamentos del aprendizaje automático y profundo, y así poder desarrollar sus propios modelos de aprendizaje aptos para realizar predicciones con base en los datos, para ello el autor combina explicaciones teóricas con ejemplos prácticos._x000D_ _x000D_ El libro se inicia con explicaciones sobre el lenguaje Python, para luego abarcar los algoritmos más destacados dentro del aprendizaje de máquina. _x000D_ _x000D_ El contenido se encuentra dividido en dos partes: la primera enfocada en el machine learning y sus diferentes algoritmos de regresión y clasificación, _x000D_ 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._x000D_ _x000D_ Desde la web del libro podrá descargar los ejemplos y ejercicios que se desarrollan en el libro lo que facilitara al lector a asimilar lo aprendido.