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This report examines Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow

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).

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Scikit-Learn: The entry point for general machine learning, covering traditional algorithms like linear regression, decision trees, and random forests. Compra el libro digital en Amazon

Bibliotecas para Machine Learning en Python covering traditional algorithms like linear regression