Aprende Machine Learning Con Scikitlearn Keras Y Tensorflow !link! (2024)

Aprender Machine Learning no es solo escribir código, es seguir un proceso: Usualmente con Pandas.

El universo de la Inteligencia Artificial ha dejado de ser ciencia ficción para convertirse en el motor de la tecnología moderna. Si buscas , estás en el camino correcto. Estas tres bibliotecas son el estándar de la industria y te permiten cubrir desde modelos estadísticos clásicos hasta redes neuronales profundas.

: Regresiones, clasificaciones, agrupación (clustering) y reducción de dimensionalidad.

Establecer una línea base (baseline) con modelos sencillos. aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow

Regresión Lineal, Árboles de Decisión, Random Forest, Support Vector Machines (SVM) y K-Means.

Desarrollado por Google, es el motor de alto rendimiento para Deep Learning (aprendizaje profundo). Permite cálculos matemáticos complejos en escalas masivas.

predicciones = modelo.predict(X_test) print(f"Precisión: accuracy_score(y_test, predicciones):.2f") Aprender Machine Learning no es solo escribir código,

Si eres nuevo en el Machine Learning, te recomiendo comenzar con Scikit-learn. Su documentación es excelente, y cuenta con una comunidad activa que contribuye constantemente con nuevos algoritmos y mejoras.

: Normaliza las características numéricas con StandardScaler o MinMaxScaler para que todas tengan el mismo peso en el modelo.

modelo.compile( optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'] ) Estas tres bibliotecas son el estándar de la

: Mide qué tan lejos está la predicción del modelo del valor real (por ejemplo, binary_crossentropy para clasificación de dos clases).

for epoch in range(100): with tf.GradientTape() as tape: pred = model(X) loss = loss_fn(y, pred) gradients = tape.gradient(loss, [w, b]) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, [w, b])) if epoch % 20 == 0: print(f"Epoch epoch, loss loss.numpy():.4f")

Para asegurarte de que tu modelo no está simplemente "memorizando" los datos (overfitting). 3. El Salto al Deep Learning con Keras y TensorFlow

: Grafica la pérdida de entrenamiento frente a la de validación. Si la pérdida de validación empieza a subir mientras la de entrenamiento baja, detén el proceso antes de que el modelo se sobreajuste.