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Resumen: Integrar modelos de aprendizaje profundo de Keras en el ecosistema Tidymodels ha sido tradicionalmente como mezclar agua y aceite: Keras es imperativo y basado en grafos, mientras que Tidymodels es declarativo y espera argumentos de configuración fijos. Esta charla presenta kerasnip, un paquete de R que une ambos mundos tratando la topología de la red neuronal como un hiperparámetro más. Se demuestra cómo usar "Bloques de Modelo" y especificaciones dinámicas para ajustar estructura del modelo, como la profundidad, el ancho y las ramificaciones de la red, utilizando herramientas estándar como tune_grid(). Aprenderá a definir planos de modelos flexibles que exponen su estructura como "diales" ajustables, llevando la capacidade de crear modelos complejos de Keras a Tidymodels.

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