Esta guía te guiará desde los conceptos básicos de la manipulación de datos hasta el despliegue de redes neuronales profundas. 1. El Ecosistema de Machine Learning en Python
Para tareas de clasificación, regresión, clustering y preprocesamiento de datos.
modelo.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=32, validation_split=0.2) aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow
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es el motor que suele correr detrás de Keras. Conocerlo a fondo te permite mayor control y personalización. Operaciones con Tensores: Esta guía te guiará desde los conceptos básicos
Como ves, el ecosistema es coherente y poderoso.
Entenderás para qué sirven ReLU o Sigmoid. modelo
es una inversión segura para tu carrera. Empieza por lo simple (Scikit-Learn), entiende la lógica detrás de los datos y luego escala hacia la potencia del Deep Learning con la dupla Keras/TensorFlow.
import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # Crear una red neuronal básica model = tf.keras.Sequential([ layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)), layers.Dense(32, activation='relu'), layers.Dense(1, activation='sigmoid') # Para clasificación binaria ]) # Compilar el modelo definiendo el optimizador y la función de pérdida model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Entrenar el modelo model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) Use code with caution. ¿Cuándo usar cada herramienta?
def loss_fn(y_true, y_pred): return tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))
Predice precios de casas o clasifica tipos de iris. Fase 2: Introducción al Deep Learning con Keras