Para que tu aprendizaje sea sólido y efectivo, es vital adoptar buenas prácticas desde el principio:
: Rellena valores nulos con la media, mediana o moda usando SimpleImputer .
La plataforma líder para Deep Learning (redes neuronales). 2. Scikit-Learn: Tu punto de partida en Machine Learning
es el lenguaje dominante en este campo debido a su sintaxis sencilla y a un ecosistema de librerías robusto, destacando especialmente: Scikit-Learn : La librería estándar para ML clásico. aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow
Ejemplo mínimo: pipeline básico ( conceptual )
model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],))) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
El machine learning (aprendizaje automático) es una disciplina de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender patrones a partir de datos y hacer predicciones o tomar decisiones sin programación explícita para cada caso. Tres herramientas clave en el ecosistema Python para aprender y aplicar machine learning son scikit‑learn, Keras y TensorFlow. Este ensayo presenta una visión estructurada y práctica para entender cuándo usar cada una, sus fortalezas, conceptos fundamentales, flujo de trabajo típico, ejemplos de aplicaciones y recomendaciones para avanzar. Para que tu aprendizaje sea sólido y efectivo,
: Mide qué tan lejos está la predicción del modelo del valor real (por ejemplo, binary_crossentropy para clasificación de dos clases).
: Comienza siempre con un modelo simple de Scikit-Learn como línea base. Si los resultados no son suficientes, escala hacia una red neuronal en Keras.
This paper explores the distinct paradigms of Classical Machine Learning and Deep Learning as presented in Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow . It contrasts the statistical approaches implemented in Scikit-Learn with the representation learning capabilities of Keras and TensorFlow. By analyzing the data preprocessing requirements, model complexity, and optimization strategies of both frameworks, this paper establishes a guideline for selecting the appropriate toolset for specific data science problems, ranging from structured tabular data to unstructured perceptual data. Scikit-Learn: Tu punto de partida en Machine Learning
Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow refers to the Spanish edition of the best-selling book by Aurélien Géron
# Importa las capas y el modelo desde Keras import tensorflow as tf from tensorflow.keras import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers # Crear un modelo simple model = keras.Sequential([ layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)), layers.Dense(1, activation='sigmoid') # Para clasificación binaria ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy') Use code with caution. Copied to clipboard
Permite crear arquitecturas no lineales complejas, redes con múltiples entradas/salidas o capas personalizadas.
