¿Vas a construir modelos de aprendizaje profundo?
Keras y Tensorflow son para construir ANN. (redes neuronales artificiales)
Hay toneladas de otros modelos que no son de aprendizaje profundo. (SciKit-Learn)
- ¿Cómo se ve afectada la propagación hacia atrás en NN recurrentes?
- ¿Cómo puede alguien que es muy débil en matemáticas aprender el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo?
- ¿Cuáles son algunos problemas o preguntas de la vida real que el aprendizaje automático ha resuelto y que no se pueden resolver adecuadamente por otros medios?
- ¿Qué computadora necesito para trabajar en aprendizaje profundo y redes neuronales?
- ¿Soy un desarrollador de dinosaurios si no uso Github, no conozco CI / CD y docker y solo conozco el aprendizaje profundo de la palabra de moda?
Si desea construir modelos de aprendizaje profundo, debe comenzar con Keras.
Es de alto nivel, es minimalista y está ganando mucho terreno en el espacio aplicado. (mundo real)
Keras se sienta encima de TensorFlow y Theano. TensorFlow tiene un nivel bastante bajo y, por lo tanto, tiene una curva de aprendizaje considerable.
Para la pregunta de Python … sí … la comunidad de IA abierta ha hablado y el lenguaje principal de aprendizaje automático para modelar es Python.
¿Cómo puedes verificar esto? Haga algunas búsquedas de trabajo para Python relacionadas con el aprendizaje automático y luego compare cualquier otro idioma que crea que son competidores … o te ahorraré 20 minutos porque hago esto mensualmente. Python es el claro ganador en el mundo real. Sí, hay mucha R pero mucho de eso está en la universidad.
Aquí hay un curso gratuito para mojarse los pies.
Las 5 mejores bibliotecas de aprendizaje automático en Python – Udemy
