Bøger af Luis Serrano

In 1972 he set up a duo with Carlos Boudet playing guitar and singing, his first professional work. By the end of that year, he met Emilio Estefan through his friend Rudy Ramírez. The three friends set up the "Miami Latin Boys" that two years later became "The Miami Sound Machine". First hit of the latter was the popular song "Renacer" (Reborn), lyrics in Spanish by Luis Serrano. The year 2012 ended fruitfully for him through the book "Navegante de Palabras" (A Sailor of Words), an anthology of the Literature Club, where in addition of infusing it with his poetical sentiment and an anecdotic tale telling, Luis contributed to the book with a lovely book cover. As his author, he narrates his personal experiences in quite an original fashion, enjoying the nostalgic feeling we all carry within us of those days of sweet memories. I have no doubt, dear reader: you will enjoy The adventures of Rene Galan.

En el año 1972, crea un dúo con Carlos Boudet, cantan y tocan la guitarra, siendo éste su primer trabajo profesional y a finales de este año conoce a Emilio Estefan por mediación de Rudy Ramírez. Los tres formaron los "Miami Latin Boys", que toma el nombre de "Miami Sound Machine" dos años más tarde. El primer hit de este grupo, la canción Renacer, lleva la letra en español de Luis Serrano. Comenzó a trabajar solo en el año 1977, acompañado por orquestas y combos de la época, en el Cabaret Swany y otros centros nocturnos de Miami, hasta el año 1981 que forma su propio grupo en el Lion´s Lounge, con Ignacio Arbucias (Nacho), y Tony Gundín quien en la actualidad sigue trabajando con él en fiestas privadas. Paralelo a este trabajo musical, comienza a pintar al óleo en la Escuela de Arte Human Horizons, con los profesores Antonieta Dorta y Alvaro Huelva, convirtiéndose en su "hobby". Hasta la fecha ha vendido más de doscientos cuadros. La poesía le llega por inspiración, hace su primer poema a los 18 años, y verdaderamente lo atrapa a los treinta y cinco años. Ahora, en calidad de autor, narra sus vivencias de forma original, se recrea en el tiempo que llevamos dentro, pasea por su origen con la edad que todos añoramos. Para usted, querido lector, disfrute las aventuras de René Galán.

En el año 1972, crea un dúo con Carlos Boudet, cantan y tocan la guitarra, siendo éste su primer trabajo profesional y a finales de este año conoce a Emilio Estefan por mediación de Rudy Ramírez. Los tres formaron los "Miami Latin Boys", que toma el nombre de "Miami Sound Machine" dos años más tarde. El primer hit de este grupo, la canción Renacer, lleva la letra en español de Luis Serrano. Comenzó a trabajar solo en el año 1977, acompañado por orquestas y combos de la época, en el Cabaret Swany y otros centros nocturnos de Miami, hasta el año 1981 que forma su propio grupo en el Lion´s Lounge, con Ignacio Arbucias (Nacho), y Tony Gundín quien en la actualidad sigue trabajando con él en fiestas privadas. Paralelo a este trabajo musical, comienza a pintar al óleo en la Escuela de Arte Human Horizons, con los profesores Antonieta Dorta y Alvaro Huelva, convirtiéndose en su "hobby". Hasta la fecha ha vendido más de doscientos cuadros. La poesía le llega por inspiración, hace su primer poema a los 18 años, y verdaderamente lo atrapa a los treinta y cinco años. Ahora, en calidad de autor, narra sus vivencias de forma original, se recrea en el tiempo que llevamos dentro, pasea por su origen con la edad que todos añoramos. Para usted, querido lector, disfrute las aventuras de René Galán.

Discover valuable machine learning techniques you can understand and apply using just high-school math.In Grokking Machine Learning you will learn:     Supervised algorithms for classifying and splitting data     Methods for cleaning and simplifying data     Machine learning packages and tools     Neural networks and ensemble methods for complex datasets Grokking Machine Learning teaches you how to apply ML to your projects using only standard Python code and high school-level math. No specialist knowledge is required to tackle the hands-on exercises using Python and readily available machine learning tools. Packed with easy-to-follow Python-based exercises and mini-projects, this book sets you on the path to becoming a machine learning expert. Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications. About the technology Discover powerful machine learning techniques you can understand and apply using only high school math! Put simply, machine learning is a set of techniques for data analysis based on algorithms that deliver better results as you give them more data. ML powers many cutting-edge technologies, such as recommendation systems, facial recognition software, smart speakers, and even self-driving cars. This unique book introduces the core concepts of machine learning, using relatable examples, engaging exercises, and crisp illustrations. About the book Grokking Machine Learning presents machine learning algorithms and techniques in a way that anyone can understand. This book skips the confused academic jargon and offers clear explanations that require only basic algebra. As you go, you’ll build interesting projects with Python, including models for spam detection and image recognition. You’ll also pick up practical skills for cleaning and preparing data. What's inside     Supervised algorithms for classifying and splitting data     Methods for cleaning and simplifying data     Machine learning packages and tools     Neural networks and ensemble methods for complex datasets About the reader For readers who know basic Python. No machine learning knowledge necessary. About the author Luis G. Serrano is a research scientist in quantum artificial intelligence. Previously, he was a Machine Learning Engineer at Google and Lead Artificial Intelligence Educator at Apple. Table of Contents 1 What is machine learning? It is common sense, except done by a computer 2 Types of machine learning 3 Drawing a line close to our points: Linear regression 4 Optimizing the training process: Underfitting, overfitting, testing, and regularization 5 Using lines to split our points: The perceptron algorithm 6 A continuous approach to splitting points: Logistic classifiers 7 How do you measure classification models? Accuracy and its friends 8 Using probability to its maximum: The naive Bayes model 9 Splitting data by asking questions: Decision trees 10 Combining building blocks to gain more power: Neural networks 11 Finding boundaries with style: Support vector machines and the kernel method 12 Combining models to maximize results: Ensemble learning 13 Putting it all in practice: A real-life example of data engineering and machine learning