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Guía práctica de la IA

Autor/a : Eric Siegel
Traductor/a : Azucena Moreno Muñoz

"Implementar de verdad modelos de machine learning es la única manera de convertirlos en valor económico. El libro de Eric Siegel es la mejor fuente para garantizar que la ciencia de datos da frutos para tu organización".-Thomas H. Davenport, profesor distinguido, Babson College; autor de The AI Advantage, Working with AI y All In on AI

"Todos hemos oído hablar de cómo la IA lo cambia todo. Pero, para transformar la IA en valor real para tu organización, ¡tienes que leer este libro!"-Viktor Mayer-Schönberger, profesor de Gobernanza de Internet, Oxford; coautor de Big Data

"Este libro es la guía del conductor del machine learning; todo profesional empresarial o de análisis debería leerlo".-Morgan Vawter, vicepresidenta global de Datos y análisis, Unilever

"El plan definitivo para aprovechar todo el potencial del machine learning".-Andy Gray, director de Asesoría de datos y tecnología, Deloitte

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Sinopsis

La mejor herramienta es la más difícil de utilizar. El 'machine learning' es la tecnología de uso general más importante del mundo, pero es muy complicada de lanzar. Fuera de los gigantes tecnológicos y algunas otras empresas líderes, las iniciativas de 'machine learning' suelen fallar a la hora de implementarse y nunca llegan a aportar valor. ¿Qué falta? Una práctica empresarial especializada apta para una adopción amplia. En la 'Guía práctica de la IA', el autor superventas Eric Siegel presenta el estándar de referencia, un modelo práctico en seis pasos para llevar los proyectos de 'machine learning' desde su concepción hasta su implementación. Ilustra la práctica con historias de éxito y fracaso, incluyendo casos prácticos reveladores de UPS, FICO y empresas puntocom destacadas. Este enfoque disciplinado sirve para ambas partes: da poder a los profesionales empresariales y establece un marco de trabajo estratégico muy necesario para los profesionales de los datos. Además de detallar la práctica, este libro también mejora las cualificaciones de los profesionales empresariales de forma indolora. Ofrece una dosis vital pero amable de conocimiento contextual semitécnico que todas las partes interesadas necesitan para dirigir o participar en proyectos de 'machine learning' de principio a fin. Esto pone a los profesionales empresariales y los de datos en igualdad de condiciones para que puedan colaborar de manera conjunta y profunda para establecer con precisión lo que debe predecir el 'machine learning', cómo de bien predice y cómo se actuará en función de sus predicciones para mejorar las operaciones. Estas cuestiones esenciales determinan el éxito o el fracaso de cada iniciativa; si se hacen bien, allanan el camino para la implementación dirigida al valor del 'machine learning'.

  • Colección

    TÍTULOS ESPECIALES

  • Código

    2315273

  • I.S.B.N.

    978-84-415-5176-3

  • Publicación
    02/05/2025

  • Clasificación IBIC

    UYQM

  • Formato

    Papel

  • Páginas

    256

  • Colección

    TÍTULOS ESPECIALES

  • Código

    2382611

  • I.S.B.N.

    978-84-415-5196-1

  • Publicación
    02/05/2025

  • Clasificación IBIC

    UYQM

  • Formato

    ePub

Sobre la colección TÍTULOS ESPECIALES

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