Aprende Machine Learning Con Scikitlearn Keras Y Tensorflow
Antes de saltar al Deep Learning, debes dominar el Machine Learning tradicional. Scikit-Learn enseña la disciplina del procesamiento de datos y la evaluación de modelos. El flujo de trabajo estándar
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = RandomForestClassifier(n_estimators=100) model.fit(X_train, y_train) print(classification_report(y_test, model.predict(X_test))) aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow
Antes de intentar resolver un problema con Inteligencia Artificial compleja (Deep Learning), siempre debes establecer una línea base ( baseline ) con modelos tradicionales. Si una simple regresión logística resuelve tu problema con un 95% de precisión, no necesitas una costosa red neuronal. Flujo de trabajo típico en Scikit-Learn: Antes de saltar al Deep Learning, debes dominar
Antes de saltar al Deep Learning, debes dominar el Machine Learning tradicional. Scikit-Learn enseña la disciplina del procesamiento de datos y la evaluación de modelos. El flujo de trabajo estándar
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = RandomForestClassifier(n_estimators=100) model.fit(X_train, y_train) print(classification_report(y_test, model.predict(X_test)))
Antes de intentar resolver un problema con Inteligencia Artificial compleja (Deep Learning), siempre debes establecer una línea base ( baseline ) con modelos tradicionales. Si una simple regresión logística resuelve tu problema con un 95% de precisión, no necesitas una costosa red neuronal. Flujo de trabajo típico en Scikit-Learn: