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Aprende Machine Learning con Scikit-learn, Keras y TensorFlow — Descargar

Resumen ejecutivo
Este documento presenta una guía compacta y práctica para aprender Machine Learning utilizando Scikit-learn, Keras y TensorFlow. Cubre conceptos fundamentales, flujo de trabajo típico, ejemplos de código, comparaciones entre bibliotecas, recursos de aprendizaje y cómo descargar modelos y materiales asociados.

✅ Cursos gratuitos (descargables)

• Google Colab + los notebooks anteriores (puedes descargar .ipynb y ejecutar localmente).
• Coursera / edX: cursos de DeepLearning.AI y Google (algunos permiten descargar vídeos desde la app).
• YouTube: lista “Curso de Machine Learning en Español” (canales como PildorasInformaticas o DotCSV; puedes descargar vídeos con herramientas como yt-dlp para uso personal).

2. Fundamentos de Machine Learning

• Tipos de aprendizaje: Supervisado (clasificación, regresión), no supervisado (clustering, reducción de dimensionalidad), por refuerzo.
• Ciclo de proyecto: Definición del problema → recolección de datos → limpieza/preprocesamiento → exploración → selección de modelo → entrenamiento → evaluación → despliegue y monitoreo.
• Métricas comunes: Exactitud, precisión, recall, F1, AUC-ROC (clasificación); MSE, RMSE, MAE (regresión).

Paso 4: Deep Learning Avanzado con TensorFlow

• Construye redes convolucionales (CNN) para imágenes.
• Implementa redes recurrentes (LSTM) para series temporales.
• Usa TensorBoard para visualizar el entrenamiento.
• Exporta modelos con TF Serving.