Nuevas tendencias en aprendizaje automático

Este libro ofrece una visión completa y accesible de las tendencias emergentes en el aprendizaje automático (AM), destacando la transformación del campo desde los enfoques tradicionales centrados en los algoritmos a una disciplina más amplia orientada a los sistemas. Examina paradigmas clave como el aprendizaje federado, la inteligencia artificial explicable, las redes neuronales gráficas, el aprendizaje autosupervisado y por transferencia, AutoML, TinyML, el aprendizaje automático cuántico, el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje multimodal.Más allá de los fundamentos técnicos, el libro integra un análisis empírico de la investigación reciente para revelar cómo el ML moderno está cada vez más determinado por preocupaciones como la privacidad, la interpretabilidad, la escalabilidad, la eficiencia energética y la gobernanza. Explora aplicaciones reales en diversos sectores, como la sanidad, las finanzas, el transporte y la ciberseguridad, y aborda las implicaciones éticas y sociales.Mediante la combinación de explicaciones conceptuales con perspectivas basadas en la investigación, este libro ofrece una comprensión estructurada tanto de los desarrollos actuales como de las direcciones futuras en el aprendizaje automático, lo que lo convierte en un valioso recurso para estudiantes, investigadores y profesionales que navegan por el cambiante panorama del ML.

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