Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow
Desde la obtención y limpieza de datos hasta la creación de pipelines de transformación.
: You don't actually need to download a PDF to start learning. The author maintains a GitHub Repository
Cómo descargar y acceder al código fuente de forma legal y gratuita No solo te enseña a usar las herramientas,
Si tu objetivo es aprender 'machine learning' en serio con Python, este libro es una inversión que vale la pena. No solo te enseña a usar las herramientas, sino que te proporciona la mentalidad y el criterio necesarios para construir sistemas inteligentes y robustos en el mundo real.
Creación de perceptrones multicapa utilizando la API intuitiva de Keras.
Descargar el material es solo el 5% del trabajo; el 95% restante es la práctica. Sigue esta ruta para no abrumarte: Sigue esta ruta para no abrumarte: No necesitas
No necesitas descargar un PDF pirata para acceder a la educación de este libro. El autor mantiene un repositorio de completamente público donde aloja todos los cuadernos de notas de Jupyter ( .ipynb ) con el código actualizado para las últimas versiones de TensorFlow y Scikit-Learn.
Siempre es gratuita y descargable en formatos consultables offline. Scikit-learn.org TensorFlow.org Consejos para dominar el Machine Learning
¿Tu objetivo final es ?
Modelos lineales, árboles de decisión y bosques aleatorios (Random Forests).
Construye tu primera red neuronal secuencial con usando capas densas ( Dense ).
Crear redes neuronales densas, convolucionales (imágenes) o recurrentes (texto). Crear redes neuronales densas