Puedes aprender más sobre estos conceptos y otros en la documentación de Keras y TensorFlow .
Desarrollado por Google, TensorFlow es un framework de código abierto para el cómputo numérico de alto rendimiento, optimizado para ejecutarse tanto en CPUs como en GPUs y TPUs. Es la infraestructura sobre la cual se entrenan los modelos de producción más grandes del mundo. 3. Keras: La interfaz amigable para Deep Learning
En este artículo, desglosamos por qué este trío de librerías es el estándar de la industria y cómo puedes empezar tu formación hoy mismo. ¿Por qué elegir Scikit-Learn, Keras y TensorFlow?
– Often has the Spanish edition for purchase. Puedes aprender más sobre estos conceptos y otros
Ideal para experimentar con Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Redes Neuronales Recurrentes (RNN). ¿Qué aprenderás al estudiar este contenido?
(subscription) – Includes the original English version, and sometimes Spanish.
Desarrollada por el equipo de Google Brain, es la infraestructura de código abierto más completa para el aprendizaje profundo (Deep Learning). – Often has the Spanish edition for purchase
: In-depth coverage of Support Vector Machines (SVMs), Decision Trees, Random Forests, and Ensemble Methods.
Scikit-Learn is the go-to library for "classical" machine learning. It is ideal for working with (like Excel or CSV files) and includes tools for:
Validación cruzada, matrices de confusión y métricas de rendimiento (precisión, recall, F1-score). 2. TensorFlow: El motor de nivel industrial and Ensemble Methods.
Modelos de Clasificación: SVM, Random Forest, Logistic Regression. Modelos de Regresión: Linear Regression, Ridge, Lasso.
Cómo llevar tu modelo de tu computadora al mundo real. Dónde encontrar recursos para descargar
Las webs de Scikit-Learn y TensorFlow contienen ejemplos prácticos que puedes descargar.
Escribe el código línea por línea en tu propio entorno para generar memoria muscular.