X = tf.constant([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0]]) y = tf.constant([[2.0], [4.0], [6.0], [8.0]])
Limpiar y escalar datos ( StandardScaler , OneHotEncoder ). aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow
Selección del optimizador (como Adam) y la función de pérdida (Loss function). Entrenamiento: Ajuste de pesos mediante el método .fit() . 3. Integración y Buenas Prácticas X = tf
Guía Definitiva: Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow X = tf.constant([[1.0]
Usar Scikit-Learn para modelos simples o Keras para Deep Learning.
Utilizas las herramientas avanzadas de (como TensorBoard) para visualizar el rendimiento del entrenamiento en tiempo real y evitar el overfitting (sobreajuste). 5. Ruta de Aprendizaje Recomendada para Dominar el Keyword