base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg')
Para el aprendizaje no supervisado, ideal para segmentar clientes en grupos sin etiquetas previas. 3. TensorFlow y Keras: Entrando al Deep Learning
Las herramientas que utilizaremos se complementan de manera natural: aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
Como ves, el ecosistema es coherente y poderoso. Desarrollado por Google, es el motor de alto
Desarrollado por Google, es el motor de alto rendimiento para Deep Learning (aprendizaje profundo). Permite cálculos matemáticos complejos en escalas masivas.
Aunque las bibliotecas facilitan mucho el trabajo, hay trampas típicas: Desde los sistemas de recomendación de Netflix hasta
El Machine Learning (Aprendizaje Automático) ha dejado de ser una tecnología del futuro para convertirse en el motor del software moderno. Desde los sistemas de recomendación de Netflix hasta la detección de fraudes bancarios, los algoritmos dictan la pauta. Para dominar este campo, el ecosistema de Python ofrece tres herramientas fundamentales: .