Machine Learning y TypeScript: Guía Práctica

El libro «Machine Learning y TypeScript» es la primera guía completa que combina el poder del tipado estricto de TypeScript con los métodos modernos de machine learning. El autor demuestra que ML no es solo Python y Jupyter Notebooks; TypeScript abre nuevas posibilidades para crear soluciones de ML interactivas, rápidas y seguras que funcionan directamente en el navegador o en Node.js.

De qué trata este libro

El libro cubre el ciclo completo de trabajo con machine learning en TypeScript:

• Fundamentos de TypeScript para Data Science — tipado de datos, genéricos para matrices y tensores, trabajo con estructuras complejas sin pérdida de rendimiento.
• Preprocesamiento de datos — carga, limpieza, normalización y vectorización de textos e imágenes con utilidades de TypeScript.
• Construcción de modelos — regresión lineal, árboles de decisión, redes neuronales con TensorFlow.js, entrenamiento y evaluación de calidad.
• Integración en aplicaciones web — ejecución de modelos en el navegador, trabajo con web workers, creación de REST API en Node.js con endpoints de ML.
• Optimización y producción — cuantización, conversión de modelos desde Python, caching, monitoreo y A/B testing.

Para quién es este libro

• Desarrolladores frontend que quieran añadir ML a sus proyectos.
• Data Scientists que deseen trasladar modelos al lado del cliente.