Curso de machine learning 2026 - Curso ML 2026 #11 | Custom Transformers en Scikit-Learn

En este live vamos a subir el nivel en Machine Learning aprendiendo a crear Custom Transformers en Scikit-Learn. Si ya sabes usar transformaciones básicas, este es el siguiente paso para empezar a construir pipelines más flexibles, profesionales y adaptados a problemas reales. Durante el directo veremos cómo crear transformaciones personalizadas usando FunctionTransformer, incluyendo ejemplos como transformaciones logarítmicas, similitud con RBF y combinación de features. También entenderás cuándo necesitas algo más avanzado y cómo crear tus propias clases de transformers completamente entrenables. Vamos a construir paso a paso un transformer desde cero implementando los métodos fit() y transform(), siguiendo el estándar de Scikit-Learn. Además, veremos cómo funcionan herramientas clave como BaseEstimator y TransformerMixin, y por qué son importantes para integrarte correctamente con pipelines y optimización de hiperparámetros. También exploraremos un caso más avanzado donde combinamos clustering con KMeans y funciones de similitud para generar nuevas features basadas en distancia, una técnica muy poderosa en problemas reales de Machine Learning. Material de apoyo: Leer los siguientes temas del capitulo 2 del libro Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and PyTorch - Aurélien Géron * Prepare the Data for Machine Learning Algorithms - Custom Transformers 🔗 Suscripciones 👉 https://www.youtube.com/channel/UCpqqJGMaVEmyinn1J-DhnYg/join 💬 Discord 👉 https://discord.com/users/pildorasdeprogramacion 📸 Instagram 👉 https://www.instagram.com/pildoras_de_programacion/ 🎵 TikTok 👉 https://www.tiktok.com/@pil_programacion?lang=en 📘 Facebook 👉 https://www.facebook.com/pilprogramacion 📺 YouTube 👉 https://www.youtube.com/@pildorasdeprogramacion 🔔 ¡Suscríbete y activa la campanita para no perderte futuros lives! 🔴 ¡Nos vemos en el live! 🚀🐳