modelo_keras = KerasClassifier(model=crear_modelo, epochs=20, batch_size=32, verbose=0)
¡Feliz aprendizaje!
En la última década, el Machine Learning (ML) ha pasado de ser una disciplina de nicho académico a convertirse en el motor principal de la innovación tecnológica. Desde sistemas de recomendación hasta vehículos autónomos, el ML está en todas partes. Sin embargo, para el principiante, el ecosistema puede ser abrumador: ¿Por dónde empezar? ¿Qué librerías son esenciales? aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow
La combinación de estas tres herramientas es el estándar de oro en la industria. Desde startups hasta Google DeepMind, todos las usan. Así que empieza hoy: instala las librerías, abre un Jupyter Notebook y escribe tu primer from sklearn import tree . Cada línea de código que escribas te acerca un paso más a dominar una de las habilidades más demandadas del siglo XXI.
import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 2. Normalizar x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 3. Construir modelo model = keras.Sequential([ layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # Aplanar imagen 28x28 layers.Dense(128, activation="relu"), layers.Dropout(0.2), # Regularización layers.Dense(10, activation="softmax") # 10 dígitos ]) 4. Compilar model.compile( optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"] ) 5. Entrenar model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32, validation_split=0.2) 6. Evaluar test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test) print(f"Precisión en test: {test_acc}") Sin embargo, para el principiante, el ecosistema puede
import tensorflow as tf a = tf.constant(5) b = tf.constant(3) c = a + b Ejecutar (modo eager) print(c.numpy()) # 8
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_segmentation import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) Crear y entrenar modelo modelo = RandomForestClassifier() modelo.fit(X_train, y_train) Predecir y evaluar predicciones = modelo.predict(X_test) print(f"Precisión: {accuracy_score(y_test, predicciones)}") Desde startups hasta Google DeepMind, todos las usan
No necesitas un doctorado en matemáticas, solo necesitas consistencia, curiosidad y las herramientas adecuadas. Con Scikit-learn, Keras y TensorFlow, ya tienes el mapa del tesoro. Ahora solo falta caminar.