Aprende Machine Learning Con Scikitlearn Keras Y Tensorflow May 2026
Para aprender Machine Learning utilizando el ecosistema de Python, lo ideal es seguir una progresión lógica que vaya desde los algoritmos clásicos hasta las redes neuronales profundas. Towards Data Science 1. Fundamentos y Scikit-Learn (ML Clásico)
4. Flujo de trabajo práctico
- Definir problema y objetivo (clasificación/regresión).
- Recolectar y explorar datos (EDA): visualizar distribuciones, correlaciones, valores faltantes.
- Limpieza y preprocesado: imputación, escalado (StandardScaler/MinMax), codificación de categóricas.
- División de datos: train/validation/test (p. ej., 70/15/15).
- Selección de modelo inicial:
Buenas prácticas y consejos
Fortalezas: Sintaxis intuitiva, amigable para el usuario y modular. aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow
