Frednides Guillén Guerra - Le consulté a Perplexity sobre herramientas para aprender ML básico y me indicó lo siguiente: Para ML básico conviene combinar 3 tipos de herramientas: plataforma de notebooks, librerías en Python y recursos educativos interactivos. 1. Entornos para practicar (sin instalar nada)  * Google Colab – Notebooks en la nube, gratis, con GPU opcional; ideal para seguir tutoriales de ML en Python.  * Jupyter Notebook – Entorno clásico para experimentar paso a paso en local (o en la nube). 2. Librerías de Python para ML clásico  * Scikit-learn - La librería estándar para aprender clasificación, regresión, clustering y validación de modelos.  * NumPy y pandas – Para manejar vectores, matrices y dataframes antes de meter los datos al modelo. 3. Recursos guiados para aprender  * Machine Learning Crash Course (Google) – Curso corto, gratuito, con videos y ejercicios en Colab.  * Kaggle – Competencias sencillas, datasets y notebooks públicos para copiar/editar y aprender por proyectos.  * GeeksforGeeks Machine Learning Tutorial – Artículos introductorios de teoría + código en Python.  * Machine Learning Mastery “Start Here” – Guías paso a paso para ML aplicado con Python y scikit-learn.

Introducción al Machine Learning | 3.4 - Herramientas para el trabajo con Machine Learning supervisado

hace 20 horas

Le consulté a Perplexity sobre herramientas para aprender ML básico y me indicó lo siguiente:

Para ML básico conviene combinar 3 tipos de herramientas: plataforma de notebooks, librerías en Python y recursos educativos interactivos. 1. Entornos para practicar (sin instalar nada) * Google Colab – Notebooks en la nube, gratis, con GPU opcional; ideal para seguir tutoriales de ML en Python. * Jupyter Notebook – Entorno clásico para experimentar paso a paso en local (o en la nube).

Librerías de Python para ML clásico

Scikit-learn - La librería estándar para aprender clasificación, regresión, clustering y validación de modelos.
NumPy y pandas – Para manejar vectores, matrices y dataframes antes de meter los datos al modelo.

Recursos guiados para aprender

Machine Learning Crash Course (Google) – Curso corto, gratuito, con videos y ejercicios en Colab.
Kaggle – Competencias sencillas, datasets y notebooks públicos para copiar/editar y aprender por proyectos.
GeeksforGeeks Machine Learning Tutorial – Artículos introductorios de teoría + código en Python.
Machine Learning Mastery “Start Here” – Guías paso a paso para ML aplicado con Python y scikit-learn.

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