Este libro le permite al lector introducirse al mundo del aprendizaje automático mediante detalles necesarios con respecto a los conceptos de este aprendizaje, ofrece explicaciones intuitivas pero informativas sobre cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje automático sin dejar a un lado los conceptos matemáticos, cómo usarlos y cómo evitar los errores más frecuentes, todo esto mediante ejemplos prácticos de aplicaciones. Está dirigido a programadores que quieran estar actualizados con las tendencias recientes en tecnología y a estudiantes. Dotar a los ordenadores de la capacidad de aprender de los datos; entrenamiento de algoritmos sencillos; clasificadores de aprendizaje automático con Scikit-learn; comprensión de datos mediante la reducción de la dimensionalidad; modelos para el aprendizaje de conjunto; aplicación del aprendizaje automático al análisis de opiniones; pronóstico de variables objetivo continuas con análisis de regresión; análisis de clustering; implementación de una red neuronal artificial multicapa; paralelización de redes neuronales con PyTorch; modelado de datos secuenciales mediante redes neuronales; redes generativas antagónicas; redes neuronales de grafos.