¿Te gustaría que profundicemos en un básico para entrenar tu primer modelo de clasificación?
No te quedes en la teoría. Ve a Kaggle, descarga un dataset y ensucia tus manos.
| Week | Focus | Hands-on Project | | :--- | :--- | :--- | | 1-3 | Scikit-Learn: preprocessing, linear models, trees | Predict house prices (Boston/Housing) | | 4-5 | Scikit-Learn: ensembles, clustering, grid search | Customer segmentation & churn prediction | | 6-7 | Keras basics: dense networks, overfitting | Fashion MNIST classification | | 8-9 | Keras advanced: CNNs, data augmentation | CIFAR-10 image classifier | | 10-11 | TensorFlow: data pipelines, custom loops | Train a GAN to generate digits | | 12 | Deployment: TensorFlow Lite or TF Serving | Deploy a model as a mobile app or API |
import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Definir el modelo model = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)), keras.layers.Dense(64, activation='relu'), keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # Compilar model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Entrenar (X_train_data, y_train_labels) model.fit(X_train_data, y_train_labels, epochs=5) Use code with caution. 6. Recursos Recomendados aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow
Cuando los datos son masivos o no estructurados (imágenes, texto, audio), entramos en el terreno de .
En este artículo, exploraremos cómo , combinando lo mejor del aprendizaje automático clásico con la potencia del Deep Learning moderno. 1. ¿Qué es Machine Learning y por qué usar Python?
Implementa Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para procesar imágenes. ¿Te gustaría que profundicemos en un básico para
Crea tu primera red densa para clasificar dígitos (ej. el dataset MNIST) y luego salta a Redes Neuronales Convencionales (CNN) para fotos. Ejemplo rápido de código (Keras)
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.
import tensorflow as tf from tensorflow import keras | Week | Focus | Hands-on Project |
: Explora el agrupamiento ( Clustering ), reducción de dimensionalidad y detección de anomalías.
Utilizando capas LSTM o Transformers.
Semana 3 — Redes neuronales básicas con Keras
Algoritmos como Regresión Lineal, Regresión Logística, Árboles de Decisión y Random Forest.