Si quieres , estás ante la combinación más poderosa y estándar de la industria. Este artículo te guiará a través de cada una de estas herramientas, explicando por qué forman una trilogía inseparable y cómo puedes dominarlas paso a paso.
Cuando los datos son muy grandes o el problema requiere aprender representaciones jerárquicas (imágenes, audio, texto, series temporales complejas), el deep learning es insuperable. Aquí entra como tu mejor aliado.
¿Te gustaría que desarrollemos un específico que combine estas tres herramientas?
Plataformas como Kaggle ofrecen conjuntos de datos gratuitos de todo tipo (desde precios de viviendas hasta detección de fraudes financieros). Construye proyectos propios y súbelos a GitHub para crear tu portafolio.
A continuación, se presenta un flujo de trabajo típico para crear un modelo de clasificación utilizando tf.keras .
modelo = RandomForestClassifier() modelo.fit(X_train, y_train)
| Week | Focus | Hands-on Project | | :--- | :--- | :--- | | 1-3 | Scikit-Learn: preprocessing, linear models, trees | Predict house prices (Boston/Housing) | | 4-5 | Scikit-Learn: ensembles, clustering, grid search | Customer segmentation & churn prediction | | 6-7 | Keras basics: dense networks, overfitting | Fashion MNIST classification | | 8-9 | Keras advanced: CNNs, data augmentation | CIFAR-10 image classifier | | 10-11 | TensorFlow: data pipelines, custom loops | Train a GAN to generate digits | | 12 | Deployment: TensorFlow Lite or TF Serving | Deploy a model as a mobile app or API |