Nota: estas herramientas iré desarrollando los post según las necesite.
-. Consideraciones sobre las Herramientas de Machine Learning. en principio podemos decir de todos son herramientas para conseguir un fin. Como herramientas considero para mi personalmente serian como ( Jupyter Notebook) , (Venv) etc, y no como otros autores que incluyen (Scikit Learn) , (Tensor Flow), para mi consideración las dos ejemplos anteriores cada uno dan para hacer un Master en resumen esta es la idea que expongo de las (Herramientas de Machine Learning) .
A continuación tenemos los enlaces a las Herramientas (Venv-Python) , (Jupyter)…
Nota: Venv es un modulo que tiene Python3 con el cual conseguimos crear “entorno-virtuales”, son muy ligeros y tenemos un aislamiento del sistema-operativo de la maquina-anfitriona, la ubicación de este es la carpeta que deseemos, fácil de activar y desactivar , simplicidad, en pocas palabras “ facil de usar”.
Nota: Jupyter como un proyecto si animo de lucro desarrolla productos de código abierto. Este proyecto de Jupyter ha desarrollado los proyectos de computación interactiva; Jupyter-Notebook , Jupyter-Hub , Jupyter-Lab (este es el mas abanzado) y Entornos comerciales basados en Jupyter ( el mas interesante de este tipo Google-Colaboratory).
Nota: (Google Collaboratory (Colab) , es un servicio gratuito en la nube alojado por el propio Google para fomentar la investigación en Machine Learning e Inteligencia Artificial.