¿Cómo aprende una máquina cuando nadie le dice si algo está bien o mal?

Este volumen trata sobre aprender cuando hay pocas etiquetas: descubrir estructura en los datos, agrupar clientes y productos similares, detectar anomalías y mejorar decisiones con feedback del mundo real.

Lo que este libro hará intuitivo (y riguroso)

• Aprendizaje no supervisado: clustering, representaciones y estructura sin etiquetas
• Recomendaciones: aprender de clicks, vistas y preferencias implícitas
• Aprender con feedback: exploración vs. explotación en sistemas vivos
• Evaluación en producción: qué cambia cuando el mundo se mueve
• Alfabetización en IA: usar estas herramientas con responsabilidad