# TensorFlow & Keras (Data Science & ML)

> Sequential API, Functional API, layers, callbacks, checkpoints, TensorBoard, guardado de modelos

- 22 preguntas de entrevista
- Senior
- [Preguntas de entrevista: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/es/technologies/data-science/preguntas-entrevista.md)

## 1. ¿Cuál es la principal diferencia entre la Sequential API y la Functional API de Keras?

**Respuesta**

La Sequential API permite crear modelos capa por capa de manera lineal, donde cada layer tiene exactamente una entrada y una salida. La Functional API ofrece mayor flexibilidad al permitir crear modelos con arquitecturas complejas: múltiples entradas, múltiples salidas, conexiones residuales y grafos de layers compartidos. Usa Sequential para arquitecturas simples y Functional para casos más avanzados.

## 2. ¿Cómo crear un modelo Sequential con una capa Dense de 64 neuronas seguida de una capa de salida de 10 neuronas?

**Respuesta**

El método estándar consiste en instanciar tf.keras.Sequential() y luego usar model.add() para agregar layers uno por uno, o pasar una lista de layers directamente al constructor. Cada Dense layer toma el número de units como parámetro, y la primera layer requiere especificar input_shape para definir la forma de los datos de entrada.

## 3. ¿Cuál es el rol de la función de activación 'softmax' en una capa de salida?

**Respuesta**

La función softmax transforma los logits (salidas brutas) en probabilidades que suman 1, lo cual es ideal para clasificación multi-clase. Cada salida representa la probabilidad de pertenecer a una clase. Típicamente se usa con la loss categorical_crossentropy para labels one-hot o sparse_categorical_crossentropy para labels enteros.

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