Voy a hacer aprendizaje automático en python

Los métodos de aprendizaje automático se utilizan para hacer que el sistema aprenda usando técnicas como aprendizaje supervisado y no supervisado, que a su vez se clasifican en métodos como clasificación, regresión y agrupamiento. Esta selección de métodos depende completamente del tipo de conjunto de datos disponible para entrenar el modelo, ya que el conjunto puede estar etiquetado, no etiquetado o ser grande. Hay varias aplicaciones (como clasificación de imágenes, análisis predictivo, detección de spam) que usan estos diferentes métodos de aprendizaje automático. Hasta ahora, python tiene los mejores paquetes para implementar y crear algoritmos de ML. Tengo amplia experiencia en creación e implementación de ML y usaré Jupyter notebook o PyCharm para ayudar en el modelado de ML. Algunos de los métodos que empleo al hacer modelado de ML incluyen

1. Regresión, es decir, regresión ridge, SVR, regresión logística, regresión lineal
2. Basados en instancias, por ejemplo, KNN y vector de aprendizaje de cuantificación
3. Clasificadores, por ejemplo, clasificador probabilístico, árboles de decisión, Naives Bayes, etc.

Algunos de las bibliotecas más comunes que uso en python incluyen

• Keras
• Pytorch
• Tensorflow
• Numpy
• Pandas
• Scikit-learn
• Spark