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Guía Completa de Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow

Redes Neuronales Recurrentes (RNN/LSTM) para series temporales y texto. Optimización de hiperparámetros.

(Aurélien Géron). Existe una edición en español llamada “Aprende Machine Learning con Scikit‑learn, Keras y TensorFlow” (Ediciones Anaya / O’Reilly). Guía Completa de Machine Learning con Scikit-Learn, Keras

Si quieres iniciarte o profundizar en usando las bibliotecas más potentes y populares de Python, has llegado al lugar indicado. Scikit‑learn , Keras y TensorFlow forman el ecosistema definitivo para construir desde modelos clásicos hasta redes neuronales profundas.

, the engine that powers these networks. It provides the raw strength needed to train massive models, scaling from a single laptop to giant clusters of servers in the cloud. Existe una edición en español llamada “Aprende Machine

: Regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión y bosques aleatorios.

La primera mitad del libro está dedicada a la biblioteca . Esta es la herramienta estándar para Machine Learning "tradicional" en Python. , the engine that powers these networks

Scikit-Learn is the go-to library for "classical" machine learning. It is ideal for working with (like Excel or CSV files) and includes tools for:

Es la herramienta ideal para la preparación de datos y el Machine Learning clásico. Permite implementar de forma sencilla algoritmos de regresión, clasificación, clustering y reducción de dimensionalidad.

Es la librería perfecta para principiantes y expertos. Se centra en el aprendizaje supervisado y no supervisado "clásico".

Antes de saltar al Deep Learning, debes dominar Scikit-Learn. Es la librería perfecta para: