Aprende Machine Learning Con Scikitlearn Keras Y Tensorflow 🎯

To learn Machine Learning using Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, you should focus on a workflow that transitions from classical statistical models to advanced deep learning. This specialized "Hands-On" approach—popularized by experts like Aurélien Géron—emphasizes practical projects over heavy theory. 1. The Machine Learning Landscape (Scikit-Learn)

Start with Scikit-Learn for "classical" machine learning. It is built on top of NumPy, SciPy, and Matplotlib and is ideal for tabular data and smaller datasets. aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow

Semana 3-4: Introducción a Keras

• Aprende qué es una neurona, backpropagation y función de activación.
• Construye redes densas (fully connected).
• Proyecto: Clasificación de sentimientos en reseñas de películas (IMDb).

Nivel 4: Escalado y Producción (4 semanas)

• tf.data: Crear pipelines eficientes.
• Entrenamiento con GPU en Google Colab (gratis) o Kaggle.
• Guardar y cargar modelos: model.save() y tf.saved_model.
• Despliegue: TensorFlow Serving, TF Lite (para móviles) o conversión a ONNX.

Entrenar modelo

modelo = RandomForestClassifier(n_estimators=100) modelo.fit(X_train, y_train) To learn Machine Learning using Scikit-Learn , Keras