La plataforma líder para Deep Learning (redes neuronales). 2. Scikit-Learn: Tu punto de partida en Machine Learning
import tensorflow as tf
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report
La limpieza de datos y la ingeniería de características son tan cruciales como el modelo mismo. Con Scikit-Learn aprenderás:
x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0
Limpieza de valores nulos, escalado de características ( StandardScaler ) y codificación de variables categóricas ( OneHotEncoder ).
: Enseña a utilizar Scikit-Learn para el flujo de trabajo completo de ML y TensorFlow con Keras para construir y entrenar redes neuronales profundas.
La respuesta está en dominar tres librerías específicas que forman el stack definitivo del ML moderno: , Keras y TensorFlow . Si quieres aprender machine learning con Scikit-learn, Keras y TensorFlow , has llegado al lugar indicado. Este artículo es tu hoja de ruta definitiva.
es la herramienta esencial para el aprendizaje supervisado y no supervisado de tipo "tradicional". Su fortaleza reside en una API consistente y fácil de usar.
Regresión Lineal, Árboles de Decisión, Random Forest, Support Vector Machines (SVM) y K-Means.
Busca cursos enfocados en Deep Learning con TensorFlow en Coursera o Udemy.
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
model = keras.Sequential([ layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # Aplanar imagen 28x28 layers.Dense(128, activation="relu"), layers.Dropout(0.2), # Regularización layers.Dense(10, activation="softmax") # 10 dígitos ])
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x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0
Limpieza de valores nulos, escalado de características ( StandardScaler ) y codificación de variables categóricas ( OneHotEncoder ).
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