Usar métricas como Precision, Recall o el Error Cuadrático Medio (MSE). 5. Recursos recomendados para aprender Si quieres profundizar, te recomendamos:
Note: Keras is now the official high-level API of TensorFlow ( tf.keras ), combining Keras’ simplicity with TensorFlow’s power.
model = Sequential([ Flatten(input_shape=(28, 28)), Dense(128, activation='relu'), Dense(64, activation='relu'), Dense(10, activation='softmax') ]) aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow
Requiere más tiempo de diseño y ajuste de hiperparámetros.
Ejemplo mínimo: pipeline básico ( conceptual ) Usar métricas como Precision, Recall o el Error
Introducción El aprendizaje automático (machine learning) transforma datos en decisiones: desde recomendaciones de productos hasta detección de fraudes. Tres herramientas clave para aprender y aplicar ML en Python son , Keras y TensorFlow . Este artículo explica cuándo usar cada una, cómo encajan en un flujo de trabajo real y ofrece una ruta práctica para empezar.
: La Tercera Edición incluye avances recientes en deep learning, modelos generativos y procesamiento de lenguaje natural. Opciones Disponibles para Adquirirlo Este artículo explica cuándo usar cada una, cómo
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Domina la Regresión Lineal, Logística, Árboles de Decisión y Random Forests.
Adam y SGD (Gradiente Descendente Estocástico). 4. Un flujo de trabajo real (Pipeline)