Introducción a TensorFlow y Keras para Machine Learning

Machine learning puede parecer abrumador con fórmulas matemáticas complejas y APIs dispersas, pero los frameworks modernos lo hacen muy accesible. Este curso basado en texto te guía a través de TensorFlow y Keras, ayudándote a entender cómo estructurar, entrenar y evaluar redes neuronales desde cero. Pasarás de comprender los conceptos centrales de machine learning a escribir código TensorFlow limpio y listo para producción. Al estudiar fragmentos de código prácticos y explicaciones escritas claras, ganarás la confianza para diseñar pipelines de datos personalizados y construir redes neuronales para tareas de regresión y clasificación del mundo real. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de machine learning y la jerarquía de la API de TensorFlow. - Construir pipelines robustos de datos de entrada usando tf.data.Dataset para diversos formatos de datos. - Configurar y transformar columnas de características numéricas, categóricas y hasheadas. - Crear modelos de deep learning usando las APIs Keras Sequential y Functional. - Aplicar funciones de activación, métricas de pérdida y optimizadores para entrenar modelos de manera efectiva. - Implementar las mejores prácticas modernas en evaluación de modelos y estándares de codificación Python limpios. El curso comienza con terminología clave, conceptos básicos y definiciones fundamentales antes de pasar a la construcción práctica de pipelines. Luego progresarás a través de la construcción de modelos de regresión básicos, culminando en el diseño y entrenamiento de arquitecturas de deep learning de múltiples capas. Este curso está diseñado para principiantes que desean una introducción clara, conceptual y basada en texto al machine learning usando TensorFlow. No se requiere experiencia previa en deep learning, aunque una comprensión básica de Python es útil. Comienza a leer hoy mismo para construir tu base en machine learning moderno.