: Like a scout exploring new terrain, you begin by mapping the landscape of supervised and unsupervised learning. Using Scikit-Learn

El contenido se divide estratégicamente en dos grandes bloques que cubren la evolución natural de un científico de datos: Parte 1: Machine Learning Tradicional con Scikit-Learn

No se queda solo en la teoría académica; incluye capítulos dedicados al despliegue de modelos en la nube y dispositivos móviles utilizando TensorFlow Extended (TFX) y TensorFlow Lite .

Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y series temporales.

: You can find the code examples and notebooks for the book on the official GitHub repository .

Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow: Guía Completa y Recursos

Árboles de decisión, Random Forests, Support Vector Machines (SVM) y modelos lineales.

search = GridSearchCV(pipe, param_grid, cv=5, scoring='accuracy') search.fit(X_train, y_train) print(search.best_score_, search.best_params_)