Descripción: Dask-ML es una biblioteca de aprendizaje automático diseñada para trabajar en conjunto con Dask, un framework de computación paralela que permite manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Esta biblioteca proporciona herramientas y algoritmos escalables que permiten a los usuarios aplicar técnicas de aprendizaje automático en conjuntos de datos que superan la memoria de un solo ordenador. Dask-ML se integra perfectamente con el ecosistema de Dask, lo que permite la distribución de tareas y el procesamiento en paralelo, optimizando así el rendimiento y la velocidad de los modelos de machine learning. Entre sus características principales se encuentran la capacidad de realizar validación cruzada, ajuste de hiperparámetros y la implementación de modelos de regresión y clasificación, todo ello en un entorno que puede escalar desde un portátil hasta un clúster de computadoras. Esto hace que Dask-ML sea una opción atractiva para científicos de datos y analistas que trabajan con grandes volúmenes de datos y necesitan soluciones que sean tanto eficientes como efectivas.
