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Regresión lineal, logística y optimización por descenso de gradiente.

Es una API de redes neuronales de alto nivel que corre sobre TensorFlow. Keras facilita la creación rápida de modelos complejos, siendo intuitivo tanto para principiantes como para expertos. ¿Por qué Aprender con estas Herramientas?

Para dominar estas tecnologías, la práctica es fundamental. A continuación, te indicamos dónde encontrar recursos de alta calidad. ¿Por qué Aprender con estas Herramientas

"Aprende Machine Learning Con Scikitlearn Keras Y Tensorflow"

import sklearn import tensorflow as tf

Exploración de Redes Generativas Antagónicas (GANs), autocodificadores y modelos de difusión.

# Crear un modelo secuencial model = Sequential() model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,))) model.add(Dense(10, activation='softmax')) Optimización de hiperparámetros.

Usar el ecosistema de TensorFlow para optimizar y desplegar esos modelos a escala real. Conclusión

Redes Neuronales Recurrentes (RNN/LSTM) para series temporales y texto. Optimización de hiperparámetros. la práctica es fundamental. A continuación