X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
| Actividad | Tiempo estimado | |-----------|-----------------| | Tutoriales oficiales de TensorFlow Core | 2 semanas | | Implementar modelos personalizados con tf.function | 1 semana | | Desplegar modelos con TensorFlow Serving | 1 semana |
| Actividad | Tiempo estimado | |-----------|-----------------| | Curso introductorio de ML en Coursera | 2-3 semanas | | Tutoriales de scikit-learn.org | 1 semana | | Competencias principiantes en Kaggle | 2 semanas |
Aprender Machine Learning con es la inversión más inteligente que puedes hacer hoy en tu carrera tecnológica. Scikit-Learn te dará la estructura mental y la lógica del modelado estadístico, mientras que Keras y TensorFlow te otorgarán el poder de cómputo para resolver los problemas más complejos del planeta.
El modelo más común en Keras es el Sequential , que te permite apilar capas de neuronas una detrás de otra de forma lineal.
The defining characteristic of Deep Learning, as highlighted in the text, is that the model learns the features. In a Convolutional Neural Network (CNN) for image classification, the first layers learn edges, the middle layers learn shapes, and the final layers learn objects. This eliminates the need for manual feature extraction.
model = keras.Sequential([ layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # Aplanar imagen 28x28 layers.Dense(128, activation="relu"), layers.Dropout(0.2), # Regularización layers.Dense(10, activation="softmax") # 10 dígitos ])
Aunque Keras es suficiente para la mayoría de los proyectos, TensorFlow puro te da un control granular. Úsalo cuando necesites:
[Definición del Problema] ➔ [Carga y Exploración] ➔ [Ingeniería de Características] ⬇ [Evaluación y Producción] ⬅ [Ajuste de Hiperparámetros] ⬅ [Entrenamiento del Modelo]