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Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow

4. Keras y TensorFlow — Aprendizaje profundo

• TensorFlow: Framework de cómputo para vectores/tensores escalables; ecosistema amplio (TF Data, TF Lite, TF Serving).
• Keras: API de alto nivel integrada en TF para construir y entrenar redes neuronales rápidamente.
• Arquitectura típica: Input → capas (Dense, Conv2D, LSTM, etc.) → salida; definir pérdida, optimizador, métricas.
• Ejemplo mínimo (clasificación):

Validación: Herramientas para medir qué tan bueno es realmente tu modelo. 2. TensorFlow: El ecosistema de Google Validación: Herramientas para medir qué tan bueno es

A diferencia de otros textos que se centran excesivamente en la teoría matemática, este libro vive bajo la filosofía del título: "Hands-On" (Práctico). Aprenderás conceptos escribiendo código desde el primer capítulo. ecosistema amplio (TF Data

Scikit-learn proporciona una amplia variedad de algoritmos para Machine Learning. A continuación, te presento algunos de los algoritmos más comunes: etc.) → salida

Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow: Tu Guía Definitiva

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