Estudia regresiones, clasificación y clustering.
En menos de 20 líneas de código, tienes un clasificador con ~97% de precisión. Ese es el poder de .
Cuando tus datos caben en una tabla de Excel y buscas resultados rápidos y explicables. 2. TensorFlow: El motor de nivel industrial aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow
pip install tensorflow
El repositorio oficial de GitHub asociado al libro contiene los notebooks de Jupyter con todo el código de ejemplo y las soluciones a los ejercicios. Es la mejor manera de aprender haciendo. Estudia regresiones, clasificación y clustering
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import tensorflow as tf
4. De la Teoría a la Práctica: Un Flujo de Trabajo Integrado
import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np # 1. Simulación de datos (Imagina que es un dataset de diabetes) X = np.random.rand(1000, 10) # 1000 pacientes, 10 características y = np.random.randint(2, size=1000) # 0 o 1 (Sano o Enfermo) # 2. División y preprocesamiento con Scikit-Learn X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_test_split=0.2, random_state=42) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 3. Construcción del modelo con Keras model = models.Sequential([ layers.Dense(32, activation='relu', input_shape=(10,)), # Capa de entrada + oculta layers.Dense(16, activation='relu'), # Capa oculta layers.Dense(1, activation='sigmoid') # Capa de salida (binaria) ]) # 4. Compilación del modelo model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 5. Entrenamiento model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=32, validation_split=0.1) # 6. Evaluación loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test) print(f"Precisión en el set de prueba: accuracy * 100:.2f%") Use code with caution. 5. Ruta de Aprendizaje Recomendada Cuando tus datos caben en una tabla de