{"product_id":"machine-learning-con-criterio-tomo-1","title":"Machine Learning con criterio — Tomo 1","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eDel tutorial que copiaste al proyecto que podés defender.\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp\u003eSabés entrenar un modelo. La pregunta incómoda llega después: ¿por qué elegiste ese y no otro? Este libro es sobre esa pregunta.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch3\u003eQué recibís\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n  \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eEl Tomo 1 en PDF\u003c\/strong\u003e — 105 páginas, 9 capítulos, más un adelanto del Tomo 2.\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eLos 10 notebooks del libro\u003c\/strong\u003e, uno por capítulo, listos para Jupyter o Google Colab. Vienen en un ZIP en la misma descarga.\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eLos ejercicios con sus soluciones\u003c\/strong\u003e, también como notebooks ejecutables.\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eEl generador de datos\u003c\/strong\u003e, para que reproduzcas exactamente los mismos números que leés en el libro.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\n\u003ch3\u003ePor qué es distinto\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eCada número del libro sale de un notebook que podés correr.\u003c\/strong\u003e No es una promesa: el código se extrae del libro publicado, se ejecuta y cada salida se compara contra lo que el texto afirma. Si algo no coincide, no se publica.\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eTodo corre en pandas 3.0 y scikit-learn 1.8.\u003c\/strong\u003e Buena parte del material que vas a encontrar buscando enseña APIs que ya no existen.\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eEvaluación como se hace en producción:\u003c\/strong\u003e AUC, el umbral como decisión de negocio, desbalance de clases y fuga de información medida — no estimada. Es lo que los libros de casos clásicos dejan afuera.\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eNúmeros honestos.\u003c\/strong\u003e Vas a ver un baseline que le gana a un modelo, un modelo con R² negativo y una regularización que no mejora nada. Cuando eso pasa, el libro lo dice y explica por qué.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch3\u003ePara quién es\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eProgramás en Python a nivel básico o intermedio, aprendiste machine learning en tutoriales sueltos y sentís que sabés hacer pero no explicar. Tu objetivo real es conseguir trabajo o subir de nivel.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch3\u003ePara quién no\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eSi nunca programaste, empezá por Python y volvé después. Si buscás deep learning o modelos de lenguaje, esto es machine learning clásico.\u003c\/p\u003e\n\n\u003chr\u003e\n\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePrecio de lanzamiento: AR$ 8.000 hasta el 10 de octubre.\u003c\/strong\u003e Desde el 11 pasa a AR$ 10.000. La descarga del PDF y de los notebooks es inmediata — no esperás nada. Pagás con Mercado Pago, tarjeta de crédito o débito, o PayPal.\u003c\/p\u003e","brand":"Martín Duarte","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":60076720849182,"sku":"TOMO1","price":8000.0,"currency_code":"ARS","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1090\/5472\/2334\/files\/tomo1_tapa_producto.jpg?v=1790609352","url":"https:\/\/shop.martinduarte.com\/products\/machine-learning-con-criterio-tomo-1","provider":"Martín Duarte","version":"1.0","type":"link"}