Just now
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Profesor: Omar Tito
Estudiante: Gabriel Leguisamo
Curso: Machine Learning 3ra. ED
Enlace de los Scripts de las soluciones presentadas:
- Solución de Colab: https://colab.research.google.com/drive/19LW6lj4AM4C7yO_ZGCb2VZ7FxiuSekfu#scrollTo=iaNV_C2jjKBJ
2. Enlace de Repositorio en Github:
Instrucciones Resueltas:
- Cargar .csv:
2. Usar funciones:
3. Limpieza de datos (Se eliminan las filas con datos nulo , en caso de contar con ellas):
4. Analisis de datos:
5. Train/Val/Test esplit:
6. Seleccion de variables : Se selecciona la variable con mayor relación con respecto a la clase.
7. Normalizador:
8. Learning rate: Se seleccionar un Learning Rate de 0.1 .
9. Entrenamiento del modelo:
10. Testear modelo: Se obtiene un valor de 0.97656 de Precisión y 0.0861 de pérdida tras 100 epoch de entrenamiento.
11. Guardar modelo y normalizador:
12. Crear archivo .py:
13. Crear archivo requirements:
14. Crear dockerfile:
15. Crear repositorio Github:
16. Guardar codigo en el repositorio
