Cuando los datos son masivos o no estructurados (como imágenes o audio), Scikit-Learn se queda corto. Aquí entra Keras.
Entenderás para qué sirven ReLU o Sigmoid. aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow
Es la navaja suiza para el ML tradicional. Ideal para preprocesamiento de datos, regresiones, clasificaciones y agrupamiento (clustering). Su sintaxis es limpia y es el estándar para algoritmos como Random Forest o SVM. Cuando los datos son masivos o no estructurados
Implementar Regresión Lineal para predecir precios o Regresión Logística para clasificar correos como spam. Fase 2: El Salto al Deep Learning con Keras aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow
Configurarás optimizadores como Adam y funciones de pérdida ( loss functions ). Fase 3: Escalabilidad con TensorFlow Finalmente, TensorFlow te da el control total. Te permite: Desplegar modelos en la nube o en dispositivos móviles.