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Técnicas avanzadas para evitar el sobreajuste ( overfitting ), desvanecimiento de gradiente y optimización del tiempo de cómputo.
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Recursos adicionales:
Elige tu formato preferido, configura tu entorno y empieza a trabajar con los notebooks. La mejor forma de aprender es practicando, y este libro te da todas las herramientas para hacerlo.
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En este artículo, desglosamos por qué este trío de librerías es el estándar de la industria y cómo puedes empezar tu formación hoy mismo. ¿Por qué elegir Scikit-Learn, Keras y TensorFlow?
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y análisis de series temporales.
Con estos pasos, tendrás exactamente las mismas herramientas que utilizan los ingenieros de software de las principales empresas tecnológicas del mundo. Consejos para aprovechar al máximo el estudio del libro ¿Por qué elegir Scikit-Learn, Keras y TensorFlow
Creación de perceptrones multicapa utilizando la API intuitiva de Keras.
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Dominar estas tres librerías no solo transformará tu perfil profesional, sino que te dará las herramientas necesarias para resolver problemas del mundo real mediante el análisis predictivo y la inteligencia artificial avanzada. El camino desde el análisis de datos básico hasta la creación de modelos de Deep Learning está a tu alcance con este conjunto de herramientas esenciales. Share public link
Puedes ir a GitHub, buscar el repositorio del autor y clonarlo o descargar el archivo .zip directamente a tu ordenador para ejecutarlo en local o en Google Colab. 2. Documentación Oficial en PDF y Formato Web
Gradient Boosting, AdaBoost y XGBoost.
