Aprende Machine Learning Con Scikitlearn Keras Y Tensorflow Exclusive
Antes de saltar al Deep Learning, debes dominar el Machine Learning tradicional. Scikit-Learn enseña la disciplina del procesamiento de datos y la evaluación de modelos. El flujo de trabajo estándar
: Prototipado rápido de redes neuronales y legibilidad del código.
Su API es un estándar de la industria. El flujo de trabajo fit() (entrenar) y predict() (predecir) se repite en casi todas las herramientas modernas. 2. TensorFlow: El Motor de Cómputo Numérico de Google
: Desarrollada por Google, es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el Deep Learning (Aprendizaje Profundo). Maneja operaciones matemáticas complejas en grandes volúmenes de datos.
Para dominar estos temas en profundidad, te recomendamos el libro de referencia en la industria: (tercera edición) de Aurélien Géron. Resumen de Aprendizaje Usa Scikit-learn para tablas, regresiones y SVMs. aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow
Semana 3 — Redes neuronales básicas con Keras
, covering linear regression, decision trees, random forests, and ensemble methods. datos.ninja Part II: Deep Learning : Transitions into neural networks using TensorFlow
scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
Uso de .predict(X_test) y métricas como la matriz de confusión, precisión, recall o el error cuadrático medio (MSE). 3. Fase 2: El Salto al Deep Learning con TensorFlow y Keras Antes de saltar al Deep Learning, debes dominar
from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # Supongamos que X son características y y son etiquetas X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) print(accuracy_score(y_test, predictions)) Use code with caution. 3. TensorFlow y Keras: El Poder del Deep Learning
"Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow" refers to the highly acclaimed book "
Se usa el método fit() , pero controlando las "epochs" (vueltas al dataset). Ruta de Aprendizaje Sugerida
: Géron is praised for "unpacking" complex mathematical formulas and explaining the Su API es un estándar de la industria
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Modelos basados en reglas muy potentes para datos tabulares.
Aprende a limpiar datos, manejar valores faltantes y escalar características (feature scaling). Aprendizaje Supervisado:
