Algoritmos clásicos (regresiones, árboles de decisión, clustering).
Manejar valores nulos, normalizar escalado ( Modelado con Scikit-Learn: Probar modelos rápidos.
Aquí tienes materiales en español y en inglés para profundizar: aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow
: 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.
Aunque las bibliotecas facilitan mucho el trabajo, hay trampas típicas: Esta capacidad ha revolucionado áreas como la visión
El aprendizaje efectivo ocurre cuando combinamos ambas potencias:
Si quieres , debes aprenderlos en este orden: primero Scikit-learn (fundamentos), luego Keras (puente), finalmente TensorFlow (optimización). luego Keras (puente)
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Es un campo de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender patrones a partir de datos sin ser programados explícitamente. Esta capacidad ha revolucionado áreas como la visión por computador, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas de recomendación.
Entender cuándo usar cada una es la clave para avanzar eficientemente. La siguiente tabla resume sus principales diferencias:
w = tf.Variable(0.0) b = tf.Variable(0.0)