Aprende Machine Learning Con Scikitlearn Keras Y Tensorflow |work| (Cross-Platform Full)

Domina el Futuro: Aprende Machine Learning con Scikit-learn, Keras y TensorFlow

En la era de la inteligencia artificial, el Machine Learning (ML) se ha convertido en la habilidad más codiciada del mercado laboral tecnológico. Sin embargo, para quienes se inician, el ecosistema de Python puede ser abrumador. ¿Por dónde empezar? ¿Cómo pasar de cero a un modelo de producción?

Practica con proyectos reales: Usa datasets de plataformas como Kaggle.

import tensorflow as tf
Una vez que dominas la base, es hora de entrar en el Aprendizaje Profundo. Aquí es donde TensorFlow y Keras brillan. Construyendo tu primera Red Neuronal aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow
Audiobook (Audible): Una opción de 27 horas para aprender conceptos teóricos mientras te desplazas, disponible por $32.20 en Audible. 
No memorices, entiende: Comprende qué hace el descenso del gradiente o por qué se usa la función de activación ReLU. Domina el Futuro: Aprende Machine Learning con Scikit-learn,
That’s when the tutorial introduced her to Keras.
Parte 3: Keras – La API que Democratizó el Deep Learning
Keras comenzó como una librería independiente y, debido a su éxito arrollador, fue adoptada como la API oficial de alto nivel de TensorFlow. Hoy, cuando dices "TensorFlow", en el 90% de los casos usas tf.keras. ¿Cómo pasar de cero a un modelo de producción
6. Evaluar
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"Precisión en test: test_acc")