modelo = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(20,)), keras.layers.Dropout(0.3), # Evita sobreajuste keras.layers.Dense(32, activation='relu'), keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') # Clasificación binaria ])
Desde bosques aleatorios (Random Forests) hasta Support Vector Machines (SVM).
No hay mejor aprendizaje que el código. Copia y pega este script. Utiliza para predecir si un cliente abandona un servicio (Churn) y Keras para una red neuronal.
Práctico, con teoría mínima y orientado a la construcción de sistemas inteligentes mediante frameworks de Python listos para producción. 🛠️ Estructura del Contenido El libro se divide en dos grandes bloques temáticos:
Acabas de combinar la preparación de datos de Scikit-learn con el poder de Tensorflow/Keras.
Si ves versiones sin errores, ¡Felicidades! Has completado la e instalación.
modelo = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(20,)), keras.layers.Dropout(0.3), # Evita sobreajuste keras.layers.Dense(32, activation='relu'), keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') # Clasificación binaria ])
Desde bosques aleatorios (Random Forests) hasta Support Vector Machines (SVM). modelo = keras
No hay mejor aprendizaje que el código. Copia y pega este script. Utiliza para predecir si un cliente abandona un servicio (Churn) y Keras para una red neuronal. modelo = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(64
Práctico, con teoría mínima y orientado a la construcción de sistemas inteligentes mediante frameworks de Python listos para producción. 🛠️ Estructura del Contenido El libro se divide en dos grandes bloques temáticos: # Evita sobreajuste keras.layers.Dense(32
Acabas de combinar la preparación de datos de Scikit-learn con el poder de Tensorflow/Keras.
Si ves versiones sin errores, ¡Felicidades! Has completado la e instalación.
