X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
While Keras handles model definition, TensorFlow powers the backend and production deployment.
En este artículo, desglosaremos por qué este trío es la combinación ganadora y cómo puedes empezar a utilizarlos para transformar datos en predicciones. 1. El Ecosistema: ¿Por qué estas tres herramientas? aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow
En este artículo, nos centraremos en tres de las herramientas más populares y poderosas para el Machine Learning: Scikit-learn, Keras y TensorFlow. Estas bibliotecas de código abierto han ganado una inmensa popularidad entre los investigadores y desarrolladores de todo el mundo, gracias a su facilidad de uso, flexibilidad y rendimiento excepcional.
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))) El Ecosistema: ¿Por qué estas tres herramientas
Domina la Regresión Lineal, Logística, Árboles de Decisión y Random Forests.
Aprender machine learning eficazmente implica combinar teoría, práctica y proyectos reales. scikit‑learn es la herramienta ideal para entender y aplicar algoritmos clásicos en datos tabulares; Keras (con TensorFlow) facilita el desarrollo de redes neuronales y la escalabilidad a problemas de visión, lenguaje y producción. Siguiendo un flujo de trabajo disciplinado, buenas prácticas de validación y un plan de estudio progresivo, un aprendiz puede avanzar desde baselines sencillos hasta sistemas de deep learning listos para producción. test_acc = model.evaluate(X_test
Crea el "Hola Mundo" del Deep Learning: el dataset MNIST. Consiste en clasificar imágenes de dígitos escritos a mano del 0 al 9. Aprenderás a usar capas Dense y funciones de activación como ReLU y Softmax . Paso 4: Especialización en TensorFlow Entra en arquitecturas avanzadas:
| Actividad | Tiempo estimado | |-----------|-----------------| | Curso introductorio de ML en Coursera | 2-3 semanas | | Tutoriales de scikit-learn.org | 1 semana | | Competencias principiantes en Kaggle | 2 semanas |
import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models # 1. Cargar y normalizar el dataset MNIST mnist = tf.keras.datasets.mnist (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() X_train, X_test = X_train / 255.0, X_test / 255.0 # 2. Construir la arquitectura de la red neuronal model = models.Sequential([ layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # Aplana la imagen de 2D a 1D layers.Dense(128, activation='relu'), # Capa oculta con activación ReLU layers.Dropout(0.2), # Evita el sobreajuste apagando neuronas al azar layers.Dense(10, activation='softmax') # Capa de salida para 10 clases (dígitos 0-9) ]) # 3. Compilar el modelo model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 4. Entrenar la red neuronal model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=32) # 5. Evaluar el rendimiento en datos nuevos test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2) print(f"\nPrecisión en el conjunto de prueba: test_acc * 100:.2f%") Use code with caution. 4. Fase 3: Personalización Avanzada con TensorFlow