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Manual de Usuario
1. Aprendizaje supervisado
2. Aprendizaje no supervisado
3. Selección y evaluación del modelo
4. Inspección
5. Visualizaciones
6. Transformaciones de conjuntos de datos
7. Herramientas de carga de conjuntos de datos
8. Calculando con scikit-learn
8.1. Estrategias para escalar computacionalmente: datos más grandes
8.2. Rendimiento computacional
8.3. Paralelismo, gestión de recursos y configuración
9. Persistencia del modelo
10. Fallas comunes y prácticas recomendadas
8.
Calculando con scikit-learn
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8.1. Estrategias para escalar computacionalmente: datos más grandes
8.1.1. Escalar con instancias utilizando el aprendizaje fuera del núcleo
8.2. Rendimiento computacional
8.2.1. Latencia de predicción
8.2.2. Rendimiento de predicción
8.2.3. Consejos y trucos
8.3. Paralelismo, gestión de recursos y configuración
8.3.1. Paralelismo
8.3.2. Interruptores de configuración