Aprendizaje automático, #tensorflow y sus contenidos en español

El cautivante mundo del aprendizaje automático está cada minuto más presente en el mundo de los #desarrolladores. En simples palabras aprender de ejemplos y experiencias. En este artículo les comparto algunos contenidos para quienes estén interesados en profundizar sobre este campo. Ahh me olvidaba, lo podrás visualizar en español si esa era tu preocupación.

El equipo de #GoogleDevelopers, nos deja una magnífica #serie llamada "ML [machine learning]", conducida por Josh Gordon, ahora también con subtítulos en español.


En la primera entrega se comenta una introducción al aprendizaje automático, se proponen dos librerías para desarrollar, por cierto muy conocidas #scikit-learn y #tensorflow, una introducción al concepto y una pregunta interesante.

Veamos la pregunta: puedes escribir código que diga la diferencia entre una manzana y una naranja? lo podrías hacer sin aprendizaje automático?
Claramente tendríamos que escribir muchas reglas, para este tipo de problemas se proponen los clasificadores, mismo ejemplo de clasificar si un email es spam o no. En este caso estaríamos hablando de un problemas de #aprendizaje-supervisado.

Para describir el enfoque, el primero de los videos de la serie propone una "Receta", de hecho ese es el nombre del capítulo. Puedes verlo aquí:
1. Reunir datos de entrenamiento [para este ejemplo se trabajan con atributos como peso y textura]
2. Entrenar el clasificador. [ en el ejemplo la serie utiliza anaconda#scikit-learn para la codificación]
3. Hacer predicciones.

Si quieren profundizar en #tensorflow, una buena opción es utilizar el libro "hello world en tensorflow", de Jordi Torres [es totalmente gratuito], para una introducción, el primero de los capítulos propone una visión general de la librería.

Licencia Creative Commons
Aprendizaje automático, #tensorflow y sus contenidos en español por Nicolas Bortolotti se distribuye bajo una Licencia Creative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0 Internacional.

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