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Regresas a las técnicas de ajuste de hiperparámetros que aprendiste en la teoría general para exprimir el máximo porcentaje de precisión a tus redes neuronales. Dónde y Cómo Descargar Recursos Oficiales de Aprendizaje
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test) print(f"Precisión en test: test_acc:.4f")
import sklearn, keras, tensorflow as tf print(sklearn.__version__) # ej: 1.3.0 print(tf.__version__) # ej: 2.15.0 Regresas a las técnicas de ajuste de hiperparámetros
# Actualizar pip e instalar las librerías base pip install --upgrade pip pip install scikit-learn tensorflow pandas numpy matplotlib jupyter Use code with caution. Consejos para Maximizar tu Aprendizaje
Si estás buscando este material, asegúrate de que incluya acceso a los repositorios de código (generalmente alojados en GitHub). El verdadero valor del libro no está en leerlo pasivamente, sino en ejecutar los Jupyter Notebooks incluidos. El verdadero valor del libro no está en
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"Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow" is the Spanish edition of Aurélien Géron’s comprehensive guide to AI, bridging theoretical machine learning with practical coding using Scikit-Learn, TensorFlow, and Keras. The text focuses on building production-ready systems, with updated editions covering deep learning, GANs, and reinforcement learning. The complete code and interactive notebooks for the book are available for free on GitHub, providing a practical, hands-on learning experience. For more information, visit Aurélien Géron’s GitHub .
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