Machine Learning Con Scikitlearn Keras Y Tensorflow Patched | Aprende

The specific book you are referring to is likely:

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

3.1 Representation Learning

The defining characteristic of Deep Learning, as highlighted in the text, is that the model learns the features. In a Convolutional Neural Network (CNN) for image classification, the first layers learn edges, the middle layers learn shapes, and the final layers learn objects. This eliminates the need for manual feature extraction.

Ejecutar (modo eager)

print(c.numpy()) # 8

Aunque TensorFlow es increíblemente potente, su API original era compleja y verbosa. Por eso nació Keras.

¿Qué aprenderás en Keras?

Proyecto Integrador: La Mejor Manera de Aprender

Nada solidifica el conocimiento como un proyecto que combine las tres librerías. Aquí tienes una idea:

Problema: Clasificar emociones en reseñas de productos (positivo, neutral, negativo). aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow

  1. Scikit-learn: Limpia los textos (TF-IDF, CountVectorizer) y entrena un modelo de baseline (Regresión Logística) para tener una referencia.
  2. TensorFlow + Keras: Construye una red LSTM con embeddings preentrenados (GloVe) para capturar el contexto secuencial.
  3. Comparación: Usa métricas de Scikit-learn (accuracy, F1-score, matriz de confusión) para comparar ambos modelos.
  4. Mejora: Aplica técnicas de regularización de Keras (Dropout, EarlyStopping) y optimiza hiperparámetros con GridSearchCV de Scikit-learn envuelto alrededor de tu modelo de Keras.
# Ejemplo de envoltura (wrapper) para usar Keras en GridSearchCV
from scikeras.wrappers import KerasClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

def crear_modelo(optimizer="adam", neurons=64):
model = keras.Sequential([
layers.Dense(neurons, activation="relu", input_shape=(X_train.shape[1],)),
layers.Dense(1, activation="sigmoid")
])
model.compile(optimizer=optimizer, loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"])
return model


modelo_keras = KerasClassifier(model=crear_modelo, epochs=20, batch_size=32, verbose=0)


param_grid = 
"model__neurons": [32, 64, 128],
"model__optimizer": ["adam", "rmsprop"],
"batch_size": [16, 32]
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grid = GridSearchCV(estimator=modelo_keras, param_grid=param_grid, cv=3)
grid.fit(X_train, y_train)
print(f"Mejores parámetros: grid.best_params_")

Este proyecto te enseñará más que cualquier curso teórico. ¿Qué aprenderás en Keras

3. Construir modelo

model = keras.Sequential([ layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # Aplanar imagen 28x28 layers.Dense(128, activation="relu"), layers.Dropout(0.2), # Regularización layers.Dense(10, activation="softmax") # 10 dígitos ])

Nivel 3: Arquitecturas Avanzadas con TensorFlow (6-8 semanas)