Aprende Machine Learning Con Scikitlearn Keras Y Tensorflow May 2026

Title: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems Spanish Title: Aprendizaje práctico con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow: Conceptos, herramientas y técnicas para construir sistemas inteligentes Author: Aurélien Géron aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow

• tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1)]).
• model.compile(optimizer='adam', loss='mse') y model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val,y_val)).

Entiende la matemática: No necesitas ser un genio, pero comprende qué es el descenso de gradiente. El libro Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras

Semana 6: Proyecto Integrador

• Usa Scikit-learn para preprocesar datos.
• Usa Keras para construir una red LSTM (series de tiempo).
• Usa TensorFlow Serving para desplegar el modelo como API REST.

grid = GridSearchCV(estimator=modelo_keras, param_grid=param_grid, cv=3) grid.fit(X_train, y_train) print(f"Mejores parámetros: grid.best_params_") Entiende la matemática: No necesitas ser un genio,

• Convoluciones, pooling, batch normalization, dropout; usar ImageDataGenerator / tf.data para eficiencia.